机器视觉检测设备能有效提高检测效率，节约劳动力，降低生产成本，从而提高经济效益。然而，现在许多工厂和企业在购买测试设备后，由于操作人员缺乏经验，往往会因为生产过程中的一些小问题而影响测试设备的测试效果。机器视觉系统环境的影响：环境对机器视觉硬件的影响不仅是指对硬件本身的破坏，还会影响测量效果。例如，在温度变化的环境中，大多数工业相机可以在-5度和65度之间工作，而在实际环境中，温度过高往往会给相机成像带来噪声。机器视觉系统不过这一点可以通过改善打光方式来提升信噪比。

在我国智能产线行业成为了驱动我国制造行业的主要动力之一。随着一系列政策的出台和就业压力的加大，我国智能制造业的发展速度保持在较快的水平。机器视觉系统越来越多的制造商开始尝试智能生产部署，那么如何实现智能制造和智能生产呢？智能制造的大的优势是利用光学系统将生产线状态传输到计算机系统，使用计算机进行产品定位、检测，机器视觉系统并操作机器准确执行生产步骤的下一个过程。1.智能生产线设备的智能化和互联化必须从设备终端实现制造的智能化要求。通过将智能终端设备引入车间生产现场，利用物联网技术连接各终端设备，实现各设备之间的智能感知和互连，为智能产线得以实现奠定物理基础。

1、机器视觉测量采用亚像素级物体曲面扫描方法，满足高质量点云扫描需要。该系统使用高分辨率数字工业摄像机收集图像数据。通过光源在物体表面的条纹，任何复杂表面的密集点云都可以在几秒钟内获得（具体密度取决于被测物体的大小、摄像机的分辨率和测量距离）。一般来说，点距离为0。05-0。5mm)，该系统的分辨率从130万到500万像素不等，机器视觉系统可满足不同客户的需求。2、机器视觉测量真彩物体曲面重建方法，视觉测量设备系统采用图像纹理分析与获取技术，在进行三维数据重构的同时保持物体表面真彩显示。3、机器视觉测量全自动拼接方法。根据物体本身的纹理，不同视角的图像数据自动组合在统一的坐标系中，机器视觉系统从而获得三维图像的整体扫描数据。扫描纹理丰富的物体时，系统可以完成拼接功能，不需要在物体表面粘贴任何参考点，大大提高了拼接效率。

典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、双镜头、远心镜头、显微镜头)、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通信/输入输出单元等。四个常见应用领域：检测是机器视觉工业领域的主要应用之一，光学筛选机，机器视觉系统几乎所有产品都需要检测，人工检测问题较多，人工检测准确性低，工作时间长，准确性不能保证，检测速度慢，机器视觉系统容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉检测设备在图像检测的应用方面也非常的广泛，光学影像筛选机，例如：硬币边沿字符的检测。

系统的复杂度取决于特定的应用需求。选择一个好的零件，不仅要考虑一个零件的性能(如分辨率、帧率、测量算法等)是否能满足需求。机器视觉系统还要考虑系统的环境条件。比如在工业领域，这些环境条件包含部件变化，移载，定位，处理接口，振动，环境光，温度，灰尘，油污，水，电磁辐射等。机器视觉系统在极端恶劣条件下，有时候需要将机器视觉组件添加保护措施。典型的例子，有些相机需要在相对洁净环境下使用。但是，通常情况下，工业环境可以直接使用工业相机。就算是稳定的视觉系统，往往会因为外部的影响导致结果很不理想，比如，振动会导致图像模糊失真，而可变的零件会导致得出不同的图像，过长的曝光时间会导致运动物体的图像锐度失真。