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，从而实现精密量仪检测自动数据采集、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。精密量仪检测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。

智能产线四要素（智能产品、人、材料、工厂）有效结合，也需要客户集成、智能集成、垂直集成、水平集成、价值链集成，通过这五个方面的集成，制造价值集成，精密量仪检测产生更大的价值。客户是智能制造的中心，是实现客户集成和智能制造的起点。通过某些智能技术将客户的需求有机地集成起来，这肯定会使制造业的价值翻倍。对于客户的集成有两种情形：一种情形是大量的差异化需求。虽然每个需求都不相同，但是需求总量很大。这就是范围经济，精密量仪检测通过多样化创造价值。第二种情形是个性化需求中的共性集中。这种情况是规模经济的范围，更有价值。

典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、双镜头、远心镜头、显微镜头)、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通信/输入输出单元等。四个常见应用领域：检测是机器视觉工业领域的主要应用之一，光学筛选机，精密量仪检测几乎所有产品都需要检测，人工检测问题较多，人工检测准确性低，工作时间长，准确性不能保证，检测速度慢，精密量仪检测容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉检测设备在图像检测的应用方面也非常的广泛，光学影像筛选机，例如：硬币边沿字符的检测。

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，精密量仪检测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。精密量仪检测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。

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，精密量仪检测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。精密量仪检测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。

二、智能化产线的特点如下：1.精密量仪检测在生产和组装过程中，可以使用传感器或传感器RFID数据自动采集，实时生产状态通过电子看板显示；2.精密量仪检测可以通过机器视觉和各种传感器进行质量检测，自动清除不合格产品，并收集质量数据SPC分析，找出质量问题的原因；3.能够支持各种类似产品的混合生产和组装，灵活调整工艺，适应小批量生产，.多品种生产模式；4.具有柔性，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产；5.针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。