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。

社会进步永远离不开以人为本。在满足了人们的基本需求之后，工业生产必须朝着越来越精细化、智能化的方向发展。智能视觉就是这个时代的产物。机器视觉检测工业3.革命后，自动化时代已经进入，实现了“时代无人(少人)”。在工业4.0时代，随着机器视觉的应用，少数工厂已将实现了“无人时代”。工业4.0时代的技术特征——视觉和图像技术是核心（从“智眼”到“智人”）。机器视觉技术是20世纪人类伟大的技术之一。机器视觉检测80%的人通过眼睛感知外部信息，图像包含较多的信息。视觉图像技术在信息时代注定要成为三脚架，尤其是在工业信息时代。

根据工厂纵向系统由三层结构组成：过程控制系统(SFC)，生产执行系统(MES)，资源规划系统(ERP)。智能工厂是这三层的上下连接，每模块化，共同形成智能平台；同时，构建生产数据中心。这样可以实现智能产品核智能设备之间的数据流，从而实现机器视觉检测自动数据采集、自动数据传输、自动数据决策、自动操作、自主故障处理等。横向集成是指集成不同制造阶段的智能系统，包括材料、能源和信息配置(如原材料、生产工艺、产品外部材料、营销等)，以及不同公司之间的价值网络配置。水平整合和垂直整合，价值链整合形成智能制造网络。机器视觉检测横向整合通过互联网、物联网、云计算、大数据、移动通信等新技术手段，高度整合分布式智能生产资源，构建基于网络的智能工厂的整合。横向集成也是实现价值链集成的基础，没有横向集成，也就没有价值链集成。

2、镜头，镜头是机器视觉系统系统的重要组成部分。镜头的主要参数是焦距，景深，分辨率，工作距离和视场。景深是指镜头获取图像时主体与焦点前后的距离范围。视场表示相机可以观察到的范围，通常从角度表示。一般来说，视野越大，观察范围越大。机器视觉检测工作距离是指镜头与被摄物体之间的距离。工作距离越长，成本越高。3、工业相机，在机器视觉系统中，工业相机必不可少。它们就像人的眼睛，用来捕捉图像。工业相机根据感光器的不同可分为：CCD相机和CMOS相机。CCD相机成本高，但成像质量、成像透明度和色彩丰富度相对较高CMOS相机要好得多。CCD根据它使用的相机CCD感光元件可分为线阵式和面阵式。机器视觉检测线阵式CCD相机采用“线”的形式，并且图像信息只能以行为为单位进行处理，分辨率高、速度快。配套机器视觉系统主要用于工业、科研等领域。整个图像的信息可以一次获得，价格相对便宜。

1.确定智能产线的生产节拍。智能生产线的节拍是生产两个丢失的凤凰产品之间的时间间隔.可以说明智熊生产线生产的意低.是置能生产线重要的工作参数。智能生产线的节拍是按顺序生产两个丢失的凤凰产品之间的时间间隔.它可以表明智熊生产线的低意义.是置能生产线重要的工人.作参数.当生产线上加工的零件很小，机器视觉检测节拍只有几秒或几十秒时，零件应分批运输。生产两批相同产品的时间间隔称为节奏，相当于节拍和运输批量的乘积。机器视觉检测如果智能生产线批量大，虽然运输工作可以简化，但智能生产线的产品占用量应该增加。

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。机器视觉检测环境的影响：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。机器视觉检测不过这一点可以通过改善打光方式来提升信噪比。