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，机器视觉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。

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，机器视觉系统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，机器视觉系统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。

机器视觉系统通过光学系统将被摄对象转换为图像信号，机器视觉系统然后将图像信号传输到图像采集卡，并根据像素分布、亮度、颜色等信息转换为数字信号。图像处理单元可以有效地计算这些数字信号，并获得拍摄目标的特征值，从而指导设备根据判断结果执行相应的操作。机器视觉是用机器代替人眼来测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用。这些决策是通过使用光学系统、工业数码相机和图像处理工具来实现的，机器视觉系统通过指挥特定的设备来模拟人类的视觉功能并做出相应的决策。

智能生产线的平面设计应确保零部件的运输路线很短，生产工人操作方便，机器视觉系统辅助服务部门工作方便，有效地利用生产区域，并考虑智能生产线之间的相互连接。智能生产线的位置涉及到每条智能生产线之间的相互关系。应根据加工部件组装的顺序进行安排。机器视觉系统整体布局应考虑材料的流动，以缩短路线，减少运输工作量。6、制定智能产线标准计划指示图，根据智能产线上每个工作地都按一定的节拍重复地生产，可定制订出智能产线的标准计划指示图表，表示出智能产线生产的期量标准、工作制度和工作程序等等，为生产作业计划的编制提供依据。

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。机器视觉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，但机器视觉系统仪器升级麻烦，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