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。

精密量仪的工作行程必须根据工厂要测量的产品的尺寸来确定仪器的工作行程尺寸。机器视觉系统如果仪器的工作行程与测量的产品尺寸相比太小，则无法测量工件。如果太大，则为浪费（仪器的工作行程与销售价格直接相关）；精密仪表的精度标准是指工厂所需测量的产品的精度（每个仪器制造商的工厂标准和装配标准，甚至仪器的精度会不同）。如果工厂产品的测量精度要求不高，可以选择一般厂家的仪器。如果测量产品的精度要求较高，机器视觉系统则需要购买仪器精度高的厂家生产的相关仪器；

生产和制造业的未来。在电子产品生产车间，各种芯片和元件的尺寸已经从几毫米减少到几十毫米，从几微米减少到几十微米。在机器视觉系统的指导下，零件的焊接和组装与生产机器人的操作一样准确。由于零件的尺寸和质量已经减少了几百倍，装配速度大大提高，可以每秒钟完成一次。机器视觉系统生产效率提高了100倍。在装配线运行的10秒内，机器视觉系统可以生产出一种包含数千个零件的电子产品。工业4.0概念的受益者是中国，制造业的发展是中国的国家战略。2025年中国制造业表明了政府的动机和决心。一旦启动，它将迅速改变局面，中国的工业也将达到一个新的高度。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，机器视觉系统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，引进机器视觉系统技术消化吸收不足，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。