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，智能产线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。智能产线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。

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，从而实现智能产线系统自动数据采集、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。智能产线系统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。

1、从生产效率的角度来看，由于长时间工作后操作者容易感到疲劳，因此人工视觉的质量低下，准确性不高，机器视觉可以大大提高生产效率和自动化程度。2.智能产线系统从成本控制的角度来看，培训一名合格的经营者需要企业管理者花费大量的人力和物力，而简单的培训远远不够。提高操作人员的实际水平需要很多时间。智能产线系统只要机器视觉系统设计、调试和运行得当，就可以长期连续使用，保证生产效果。3.在焊接、火药制造等特殊工业环境中，人工视觉可能对操作人员的人身安全构成威胁，机器视觉可以在一定程度上有效避免这些风险。

温度会影响LED光源的性能，随着LED温度上升，其亮度下降，这可以通过光源控制器来进行亮度输出补偿。由于需要良好的热设计，LED自身产生的热量也会加速老化甚至直接报废。智能产线系统其他部件也会有相应的温度限值，比如工业控制器/嵌入式PC一般都能使用工业环境，但如果没有风扇，那么很可能PC也会报废。智能产线系统除了选择好的硬件外，还应考虑被测物体本身对温度的敏感性，以保证视觉成像的稳定性。例如，金属物体对温度有热膨胀和冷收缩。因此，当测量这些物体时，长度和体积会发生变化。

机器视觉系统通过光学系统将被摄对象转换为图像信号，智能产线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，智能产线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。