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。

影像精密量仪是集光学、机械、电子、计算机图像处理技术于一体的高精度、高的工作效率、高可靠性测量仪器。通过光学放大系统放大系统。精密量仪检测摄像系统采集图像特征并发送到计算机后，可以有效地检测各种复杂精密部件的轮廓、表面形状、角度和位置，进行微观检测和质量控制。真实的图像测量仪是基于计算机屏幕测量技术和空间几何操作的强大软件能力。精密量仪检测在安装了特殊的控制和图形测量软件后，计算机成为具有软件灵魂的测量大脑，是整个设备的主体。它可以快速读取光学尺的位移值，并通过基于空间几何的软件模块操作立即得到所需的结果；并在屏幕上生成图形，供操作员比较图像，以便直观地区分测量结果的可能偏差。

2.数据实时智能产线的智能车间是一个高度自动化的场景。因此，精密量仪检测生产过程中需要实时获取产品的各种生产信息，车间内分布的智能设备保证了智能车间生产的自动化。如果生产线上某个站的信息无法实时获取，则无法获取现场数据。3.生产管理集成生产管理集成不仅包括前端设备实时数据和后台管理系统关系数据集成，还包括生产业务流程集成，更方便管理模块维护，更好地实现智能制造。在这一过程中，原本效率不稳定，精密量仪检测出货质量不稳定的生产风险大大降低，生产效率和质量得到有效提高。

机器视觉的主要任务：通过图像分析，生成一组描述信息，用于图像中涉及的场景或物体。也就是说，机器视觉系统的输入是图像(或图像序列)，输出是对这些图像的感知描述。这组描述与这些图像中的对象或场景密切相关，精密量仪检测可以帮助机器完成指导机器人系统与周围环境交互的特定后续任务。举个例子：指导机器手臂按要求抓取传送带上的零件。零件的类型、位置和方向是任意的。当传送带上的零件通过上摄像头时，精密量仪检测可以通过机器视觉生成一组零件描述：类型、位置和方向，从而指导机器人手臂按要求抓取。