振动：大多数工业相机都进行了防振处理，机器人和轨道电缆可以很好地影响相机的移动。锁定的连接器可以避免相机受到振动。智能产线系统具有良好的稳定保护机制的耐用PC和嵌入电脑。定焦镜头利用金属接口锁定螺丝确保了不受振动影响。滤光片一定程度上保护了镜头。环境光：日用滤光片可改变光线进入传感器的信息，从而避免受到环境光的影响。智能产线系统采用高亮度调制光源，减少传感器曝光时间，减少光圈，减少环境光的影响。可见光的影响可以通过使用红外等波长的相机来降低。

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。智能产线系统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。智能产线系统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。

世界是企业的研发部，世界也是企业的人力资源部。随着互联网和移动互联网的发展，企业可以整合各国的智力，形成企业的核心大脑。能够整合各国大数据资源，分析研究各种趋势；能够整合生产人员精工。在智能工厂内部，传感器、各级智能机器人、工业机器人、智能车间和产品通过纵向集成有机集成，同时确保这些信息能够传输到ERP在系统中，智能产线系统支持水平集成和端到端价值链集成。这种垂直集成构成了工厂内部的网络制造系统，由模型、数据、通信、算法等多种模块组成。智能产线系统在不同产品生产过程中，模块化网络制造系统可根据需要重组模块拓扑结构，很好地满足个性化产品生产的需要。

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，智能产线系统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，智能产线系统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。

图像精度计的功能是指仪器的方便性、测量软件的易用性和仪器的稳定性。如果工厂测量的产品数量相对较大，建议选择自动图像测量仪器，以确保测量效率。智能产线系统精密量仪的性价比，必须从仪器的配置，精度，稳定性，价格，售后服务或是维护的便利性来综合考虑。仪器太便宜，精度差，稳定性差，售后无保证，使用寿命短；进口测量仪器性能稳定，但智能产线系统仪器升级麻烦，故障维护成本高，周期长，维护配件不易找到。1.仪器应放置在干净干燥的房间(室温20)℃±5℃，湿度低于60%)，避免光学零件表面的污渍.生锈的金属零件.灰尘和杂物落入运动导轨，影响仪器性能

三是关键技术和核心部件受制于人。传感器、智能仪器仪表、数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%，大型工程机械所需30Mpa以上液压件全部进口，大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%。四是软件产品缺乏。中国制造业“两化”融合度相对较低，低端CAD软件和企业管理软件已经非常流行，但在各种复杂产品设计和企业管理中缺乏智能软件产品，智能产线系统在计算机辅助设计、资源规划软件、电子商务等关键技术领域与发达国家仍存在很大差距。五是企业系统集成能力较为薄弱，缺乏像西门子、GE一样的大型企业智能产线系统质量和水平不高。