智能产线四要素（智能产品、人、材料、工厂）有效结合，也需要客户集成、智能集成、垂直集成、水平集成、价值链集成，通过这五个方面的集成，制造价值集成，机器视觉公司产生更大的价值。客户是智能制造的中心，是实现客户集成和智能制造的起点。通过某些智能技术将客户的需求有机地集成起来，这肯定会使制造业的价值翻倍。对于客户的集成有两种情形：一种情形是大量的差异化需求。虽然每个需求都不相同，但是需求总量很大。这就是范围经济，机器视觉公司通过多样化创造价值。第二种情形是个性化需求中的共性集中。这种情况是规模经济的范围，更有价值。

目前，我国正处于劳动密集型向技术密集型转型的时期。我国正在成为机器视觉技术发展相对活跃的地区之一，需要提高生成效率，降低人工成本。例如，长江三角洲和珠江三角洲已经成为电子和半导体技术的转移地和机器视觉技术的聚集地。机器视觉公司许多具有科学的机器视觉系统已经进入中国，国内机器视觉企业也在与国外机器视觉企业的良性竞争中蓬勃发展。机器视觉公司许多大学和研究机构都致力于机器视觉技术的研究。机器视觉检测自动化设备的应用范围很广，很多行业都可以使用机器视觉检测自动化设备的尺寸检测、缺陷检测等。

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，机器视觉公司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，机器视觉公司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。

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。机器视觉公司环境的影响：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。机器视觉公司不过这一点可以通过改善打光方式来提升信噪比。

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，机器视觉公司表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。机器视觉公司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。

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位基本的应用。事实上，物体分拣应用是基于识别和检测后的一个环节，机器视觉公司通过机器视觉系统处理图像，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等硬件和软件供应商，中游有集成和机器设备供应商，下游应用广泛，机器视觉公司主要下游市场包括电子制造业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织运输等领域。