当生产线上加工的零件很小，节拍只有几秒钟或几十秒时，零件应分批运输。此时，生产两批相同产品之间的时间间隔称为节奏，等于节和运输批量的乘积.如果智能生产线批量运输，虽然可以简化运输工作，但智能生产线的产品占用将增加.2.组织过程同时进行2.组织过程同时确定智能生产线的节拍后，应根据节拍调整过程，精密量仪检测使每个过程的时间等于智能生产线的节拍或成整数倍。这项工作被称为过程同时化。工艺同步化是组织智能生产线的必要条件，精密量仪检测也是提高设备负荷和劳动生产率，缩短生产周期的重要途径。

尽管如此，机器视觉集成业务已经蓬勃发展。随着机器视觉组件行业创纪录水平的增长，机器视觉集成行业似乎也显著增长。精密量仪检测一些集成服务的持续需求，甚至所谓的易于使用的组件，是机器视觉实现的基本性质，需要光学和照明的知识，这对标准工业工程学科中不常见的应用领域具有挑战性。然而，机器视觉集成服务需求的持续增长在很大程度上是由于行业对具挑战性的应用程序的持续和不断扩大的需求，需要使用机器视觉技术。可以说，机器视觉集成已经发展起来，就像整个机器视觉行业一样。精密量仪检测在不断扩大的应用基础上提供解决方案，机器视觉集成具有广阔的前景。

2.按计量器具示值方式分为测量和相对测量3.精密量仪检测按计量器具的测量元件与被测零件表面之间是否有机械接触分为接触测量和非接触测量4.按工件上同时被测量的参数的多少分为单项测量和综合测量5.按测量条件在整个测量过程中是否发生变化分为等精度测量和不等精度测量6.按测量在工艺过程中所起的作用分为主动测量和被动测量。影像精密量仪的5大特性：1.选择彩色CCD监控摄像头。2.变镜头焦距物镜和十字线生产器作为测量识别系统软件。3.精密量仪检测数据测量和数据处理系统由二维平面图操作台、光栅尺和数据信息箱组成。4.仪器设备具有多种数据处理方法.显示信息.键入.输出功能，非常好用。

机器视觉与图像处理、模式分类和场景分析三个领域密切相关。(1)图像处理主要是根据现有图像获得新图像。由于获得的是图像，其输出结果仍需要分析和解释。（2）模式分类的主要任务是：对“模式”进行分类。这些“模式”是指事物的一组属性或者说特征。通过这些属性特征，精密量仪检测将其划归为已知类中的某一类，也就是识别出了这个事物。(3)场景分析的重点是将简单的描述转化为更复杂、更详细、更有利于我们判断或得出结论的描述。精密量仪检测这些输出描述深化了输入描述，进一步解释了事物之间的深层联系。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单地说，机器视觉就是用机器代替人眼来测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品（即图像摄入装置、CMOS和CCD）将被摄目标转换为图像信号，并将其传输到特殊的图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等信息，精密量仪检测将被摄目标的形态信息转换为数字信号；图像系统对这些信号进行各种计算，以提取目标的特征，然后根据歧视结果控制现场设备的动作。精密量仪检测提高生产的灵活性和自动化程度是机器视觉系统基本的特点。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，利用机器视觉检测方法，可以大大提高生产效率和自动化程度，同时也是大量重复性工业生产的过程。