常见的表面缺陷包括金属表面的划痕、孔、斑点、非金属表面的混合、损伤、污渍、纸张表面的色差、压痕、玻璃等。一般来说，智能产线检测表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。智能产线检测产品的外观对企业的产品销售和质量非常重要，因此对企业非常重视。传统的表面缺陷检测方法是人工检测，但不准确，抽样率高，人员成本高，强度高，不利于产品质量控制。智能视觉表面缺陷检测系统可以在很大程度上克服上述缺陷，提高公司的生产效率和质量保证，从而提高市场竞争力。

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。智能产线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。智能产线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。

1、电池产品检测：电池类产品异物、划痕、压痕、极耳不良、污染、腐蚀、凹点、极耳烧伤、喷码不良、字符模糊等外观缺陷检测；2、PCB电路板检测：PCB电路板产品外形、尺寸、管脚和贴片检测，以及焊点、方向错误等完整性检测；3、智能产线检测精密部件检测:测量螺钉、轴承、齿轮等精密部件的长度、宽度、高度、直径、划痕、缺陷等表面缺陷；4、电子元件检测：电容、电阻等尺寸测量，PIN针偏移、变形、短缺等缺陷，印刷字符检测等；5、食品包装检验:食品包装外观完整性检验。条形码识别。密封检测；饮料分拣和颜色选择。液体检测，生产日期。智能产线检测保质期字符识别；灌装线上的空瓶损坏。

机器视觉系统具有测量功能，可自动测量产品的外观尺寸，如形状轮廓、孔径、高度、面积等。尺寸测量是产品生产过程和产品生产后质量检验的重要步骤，机器视觉在尺寸测量方面具有独特的技术优势。工业视觉测量技术（或数字近场摄影测量技术）是一种三维视觉测量技术，智能产线检测其星系统结构简单，移动方便，数据采集快捷方便，操作方便，测量成本低，在线实时三维测量潜力，特别适合三维空间点、尺寸或大型工件轮廓的检测。这种非接触测量方法不仅可以避免对被测物体的损坏，而且适用于高温、高压、流体、环境危险等不可接触的情况；同时，机器视觉系统可以同时测量多个尺寸，从而实现测量工作的快速完成，适合在线测量；智能产线检测对于小尺寸测量，它是机器视觉系统的优势所在。它可以利用高倍透镜放大被测物体，使测量精度达到微米以上。

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，智能产线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，智能产线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。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，智能产线检测体现在以下几个方面：一是智能设备制造基础理论和技术体系建设滞后。目前，我国主要关注智能设备制造技术跟踪和技术引进，基础研究能力相对不足，引进智能产线检测技术消化吸收不足，缺乏原创创新；控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术系统不完整。二是我国智能设备制造的数字化发展基础相对薄弱，制造业的整体发展仍处于机械自动化向数字化自动化的过渡阶段。如果德国工业4.0作为参照系，比较一致的观点是，中国总体上还是2.0时代，一些企业正在向3.0时代迈进。