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。精密量仪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。精密量仪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。

广泛应用于机械、电子、航空航天、模具、弹簧、齿轮、接线端子、电路板接头、五金塑料、磁性材料、电子线路、元件、手表、小型五金冲压行业、矿石行业、手机配件、家用电器、连接器、机械配件、精密夹具、塑料、五金、计算机周边行业等。基于图像测量仪CCD基于计算机屏幕测量技术和空间几何操作的强大软件能力，基于数字图像。精密量仪系统在安装了特殊的控制和图形测量软件后，计算机成为具有软件灵魂的测量大脑，是整个设备的主体。它可以快速读取光学尺的位移值，并通过基于空间几何的软件模块操作立即得到所需的结果；精密量仪系统并在屏幕上生成图形，供操作员比较图像，以便直观地区分测量结果的可能偏差。

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，精密量仪系统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。精密量仪系统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。

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，精密量仪系统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。精密量仪系统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。

在我国智能产线行业成为了驱动我国制造行业的主要动力之一。随着一系列政策的出台和就业压力的加大，我国智能制造业的发展速度保持在较快的水平。精密量仪系统越来越多的制造商开始尝试智能生产部署，那么如何实现智能制造和智能生产呢？智能制造的大的优势是利用光学系统将生产线状态传输到计算机系统，使用计算机进行产品定位、检测，精密量仪系统并操作机器准确执行生产步骤的下一个过程。1.智能生产线设备的智能化和互联化必须从设备终端实现制造的智能化要求。通过将智能终端设备引入车间生产现场，利用物联网技术连接各终端设备，实现各设备之间的智能感知和互连，为智能产线得以实现奠定物理基础。