新的应用和传感器往往会推动机器视觉领域光学和照明的创新，而这种创新通常必须同时进行。传感器的选择，在很大程度上取决于所讨论的最终应用，照明也常常如此。
       对于光学器件来说，传感器和照明通常是“有问题的应用”，往往需要解决的问题任务艰巨。即使是非常灵敏的传感器，有时也会无法发挥作用，除非在镜头的有效区域上，光线能够正确且均匀地分配。光学产品供应商面临的挑战，是机器视觉应用的发展如此之快，难以跟上发展的步伐。
       随着传感器和照明技术的发展，对新应用的需求如此之多。光学产品供应商面临的问题已经变成“哪些透镜的设计需要优化，才能与下游企业正在发生的应用协同工作？
光学设计的挑战
       安装在无人机上的遥感装置，可能更喜欢具有高分辨率的大幅面传感器，这仅仅是因为可以将更多像素打包成更大的阵列，从而使无人机在有限的飞行时间内能够收集尽可能多的图像数据。如果您是传感器制造商，此应用程序需求很容易理解。因此，积极投资开发更大尺寸的传感器是合理的。而对于光学制造商而言，这种选择并不是那么简单，因为光学制造商如果不考虑其它因素就无法设计更大的透镜。
       许多系统将镜头组件和滤镜组合在一起，对于当今通常与无人机相关联的宽视场应用而言，这可能会变得更复杂。
与照明的协同设计
       这种对整体设计方法的诉求也延伸至照明组件。理想情况下，应将照明和成像光学系统整体设计为一个系统，以确保镜头收集的是最佳光线，而不会收集次佳光线。协同设计照明和光学元件可以更轻松地将两者匹配，以达到最佳效果。它还可以最小化成本并缩短产品上市时间。
       成像系统光源的波长范围也会影响镜头的选择以及整个系统的性能。将范围缩小到几纳米，通常可以提高图像对比度。将滤波器与宽带光源一起使用会有所帮助，但这类解决方案并不总是像窄带光源一样灵活。
       利用光源的波长可以在机器视觉中完成很多工作。使用诸如LED之类的窄带光源，可以最大程度地减少透镜设计所需的校正，并引入有趣的新选项来增加图像的对比度。特定材料吸收或反射特定波长的方式，还可以突出显示在宽带光源下不可见的缺陷。
       在可见光范围内，每种颜色都有相反的颜色，可用于增强图像对比度。因此，用绿色光源照射绿色的对象，会使它在图像传感器上显得更亮，而用红色的光照射（绿色相反的颜色），则会使它看起来更暗。
       但是，提高图像对比度不必依靠窄带光源。例如，紫外线范围内的短波长比可见光或红外线更强地散射出表面特征。或者，如果紫外线被吸收，它们倾向于在表面被吸收。无论哪种情况，使用气体放电管或UVLED来成像紫外线光如何与材料相互作用，都可以帮助检测在光谱其它区域不可见的污染物或浅划痕。当检查在可见光谱中看起来透明的玻璃显示器、透镜和其它材料时，这带来的好处显而易见。