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。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，精密量仪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，引进精密量仪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。

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，精密量仪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，精密量仪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。

在现代自动化生产过程中，机器视觉逐渐取代了人工视觉，精密量仪检测特别是在工况检测、成品检验、质量控制等领域。随着工业4.随着0时代的到来，这一趋势不可逆转。机器视觉系统由不同的功能模块组成，因此精密量仪检测设计出一个成功的机器视觉系统对工程师的要求是很高的。机器视觉一般涵盖以下专业领域：1、电气工程：机器视觉系统中的硬件和软件设计。2、工程数学：图像处理技术的基础。3、物理:照明系统设计的基础。4、机械工程：机器视觉系统的应用。良好的机器视觉系统能更好地为制造业提供更多的技术支持，从而提高产品质量和生产效率。