硬件的选型：稳定的图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，确保一个稳定的成像传输到图像处理中心才能确保软件处理图像的准确性。机器视觉检测影响成像稳定性的因素有很多，比如周围环境、物体变化、视觉硬件等。视觉测试的硬件选择是一项困难的工作，工程师需要对硬件本身和硬件供应商非常熟悉，并有足够的选择经验。机器视觉检测在实验室运行的机器视觉系统和实际工作场景运行的系统面对的环境是天差地别的。机器视觉检测设备包括光源、镜头、相机、图像采集卡、数据传输、图像处理和测量软件等重要部件。随着各个部件的性能的提升，机器视觉系统的能力也呈指数级增长。

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，机器视觉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，机器视觉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。

温度会影响LED光源的性能，随着LED温度上升，其亮度下降，这可以通过光源控制器来进行亮度输出补偿。由于需要良好的热设计，LED自身产生的热量也会加速老化甚至直接报废。机器视觉检测其他部件也会有相应的温度限值，比如工业控制器/嵌入式PC一般都能使用工业环境，但如果没有风扇，那么很可能PC也会报废。机器视觉检测除了选择好的硬件外，还应考虑被测物体本身对温度的敏感性，以保证视觉成像的稳定性。例如，金属物体对温度有热膨胀和冷收缩。因此，当测量这些物体时，长度和体积会发生变化。

智能生产线的平面设计应确保零部件的运输路线很短，生产工人操作方便，机器视觉检测辅助服务部门工作方便，有效地利用生产区域，并考虑智能生产线之间的相互连接。智能生产线的位置涉及到每条智能生产线之间的相互关系。应根据加工部件组装的顺序进行安排。机器视觉检测整体布局应考虑材料的流动，以缩短路线，减少运输工作量。6、制定智能产线标准计划指示图，根据智能产线上每个工作地都按一定的节拍重复地生产，可定制订出智能产线的标准计划指示图表，表示出智能产线生产的期量标准、工作制度和工作程序等等，为生产作业计划的编制提供依据。

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，机器视觉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。机器视觉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。

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，机器视觉检测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，机器视觉检测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。