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。智能产线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。

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，智能产线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，智能产线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。

完整的机器视觉系统通常由光学系统、图像采集单元、图像处理单元、执行器和人机界面组成。功能模块是相辅相成的，缺一不可。1、照明（光源）照明是影响机器视觉系统输入的重要因素。光源系统的设计与输入数据直接相关，即图像质量和应用效果。工程师需要首先确定有效的照明条件，并根据用户的需要和产品的特点选择相应的照明设备，智能产线检测以确保在此照明条件下产生的图像能够突出显示用户所需的目标信息特征。光源通常分为可见光源和不可见光源。工业上通常使用的可见光源是LED，卤素灯，荧光灯等。智能产线检测不可见光源主要是近红外光，紫外光，X射线等。LED光源是一种广泛应用于教学的机器视觉光源，具有效率高、使用寿命长、防潮、抗震、节能环保的特点。这是工程师在设计照明系统时的选择。由于不可见光的穿透只能到达检测点，不可见光源主要用于满足管道焊接工艺等特定需要。

系统的复杂度取决于特定的应用需求。选择一个好的零件，不仅要考虑一个零件的性能(如分辨率、帧率、测量算法等)是否能满足需求。智能产线检测还要考虑系统的环境条件。比如在工业领域，这些环境条件包含部件变化，移载，定位，处理接口，振动，环境光，温度，灰尘，油污，水，电磁辐射等。智能产线检测在极端恶劣条件下，有时候需要将机器视觉组件添加保护措施。典型的例子，有些相机需要在相对洁净环境下使用。但是，通常情况下，工业环境可以直接使用工业相机。就算是稳定的视觉系统，往往会因为外部的影响导致结果很不理想，比如，振动会导致图像模糊失真，而可变的零件会导致得出不同的图像，过长的曝光时间会导致运动物体的图像锐度失真。

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。智能产线检测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。智能产线检测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。