车牌是车辆的标识，就像市民的身份一样。车牌识别系统能够自动获取车辆行驶过程中的动态数据，准确识别车牌字符，并快速判断和处理。基于机器视觉的车牌识别系统主要包括图像采集与处理、车牌定位、字符分割与识别等几个部分。
机器视觉系统的主要功能是将目标转换为图像信号，再由图像处理系统转换为数字信号。根据这些信号，执行各种操作以提取对象的特征以进行比较。然后，基于机器视觉的车牌识别系统可以将车牌图像从模拟信号转换为数字信号，通过图像处理对车牌图像进行增强或变换，突出车牌的主要特征，为车牌定位的下一步打下良好的基础。
车牌定位是基于机器视觉的车牌识别系统的关键和难点。噪声会影响定位精度。主要包括图像预处理、车牌粗定位、车牌精确定位等过程。图像预处理主要是对已经成为电信号的信息进行区分，去除信号中的噪声和杂质信号，并对文本格式进行规范化，使得到的信息清晰。车牌粗定位部分的作用是粗略地选择几个候选车牌区域进行判断和识别，从而缩小判断范围进行准确定位。车牌的精确定位可以从候选区域中确定真实区域并给出相应的坐标
车牌字符分割就是从整个图像中分割出车牌区域中的每个字符，使其成为单个字符进行字符识别。字符识别是基于机器视觉的车牌识别系统的一个重要目的。它将对前面各个环节得到的结果进行识别，得到清晰准确的车牌字符。