由于国内与国*通组成的不同，国外的研究仅对大车与小车两种作辨认，而国内则较复杂，但一般研究均简化车种为大车、小车与机车，以此三类做识别。

以检测线或样本点作为识别车种的途径时，由于所取资料量少，较不利于车种识别，故以此法进行者较少。就日间图像的车辆识别来说通常以车辆的特征如：外型、尺寸为分类准则。相关文献整理如下。

近年发展迅速、应用到许多领域的“类*网络(Neural Network)”也被应用到车种的识别上。此外，亦可藉由车辆.牌照途径，将号码图像二值化，以特征匹配的方式识别并记录该*号码，透过数据库的比对，每个号码可对应于某一车种，可用于抓拍违章车辆、车辆计数、车种识别、起迄点调查与旅行时间分析等。

在中国，机器视觉应用起源于20世纪80年代的技术引进，半导体及电子行业是机器视觉应用较早的行业之一，其中大都集中在如PCB印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等，机器视觉在该行业的应用推广，对****电子产品质量和生产效率起了举足轻重的作用。

纵观行业发展，机器视觉技术发展至今已步入快速发展阶段，行业面临更多的市场机遇。据前瞻预测，未来几年我国机器视觉行业市场规模将继续保持稳定增长，预计2016年达到近38亿元。

工业相机一般安装在机器流水线上代替人眼来做测量和判断，通过数字图像摄取目标转换成图像信号，传送给*的图像处理系统，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。1、通常您首先需要知道系统精度要求和相机分辨率，可以通过公式：X方向系统精度(X方向像素值)=视野范围(X方向)/CCD芯片像素数量( X方向)Y方向系统精度(Y方向像素值)=视野范围(Y方向)/CCD 芯片像素数量( Y方向)2、当然理论像素值的得出，要由系统精度及亚像素方法综合考虑；接着您要知道系统速度要求与相机成像速度：系统单次运行速度=系统成像(包括传输)速度+系统检测速度虽然系统成像(包括传输)速度可以根据相机异步触发功能、快门速度等进行理论计算，****.好的方法还是通过软件进行实际测试。