不过，对不需要集成的机器视觉系统的需求肯定很高。机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点，也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期，精密量仪系统许多机器视觉组件开始出现，它们不需要低级编程和用户界面，这使得工具更容易配置。智能相机技术在20世纪90年代的爆炸式发展，巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。精密量仪系统发布或引入了一些新组件，声称机器视觉任务的粗略配置可以消除某些应用。

尽管如此，机器视觉集成业务已经蓬勃发展。随着机器视觉组件行业创纪录水平的增长，机器视觉集成行业似乎也显著增长。精密量仪系统一些集成服务的持续需求，甚至所谓的易于使用的组件，是机器视觉实现的基本性质，需要光学和照明的知识，这对标准工业工程学科中不常见的应用领域具有挑战性。然而，机器视觉集成服务需求的持续增长在很大程度上是由于行业对具挑战性的应用程序的持续和不断扩大的需求，需要使用机器视觉技术。可以说，机器视觉集成已经发展起来，就像整个机器视觉行业一样。精密量仪系统在不断扩大的应用基础上提供解决方案，机器视觉集成具有广阔的前景。

常见的表面缺陷包括金属表面的划痕、孔、斑点、非金属表面的混合、损伤、污渍、纸张表面的色差、压痕、玻璃等。一般来说，精密量仪系统表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。精密量仪系统产品的外观对企业的产品销售和质量非常重要，因此对企业非常重视。传统的表面缺陷检测方法是人工检测，但不准确，抽样率高，人员成本高，强度高，不利于产品质量控制。智能视觉表面缺陷检测系统可以在很大程度上克服上述缺陷，提高公司的生产效率和质量保证，从而提高市场竞争力。

一个产品的生产过程可能包括产品需求确定、产品设计、产品规划、产品工程、生产、销售服务等等多个价值链环节，每个环节可能有不同的企业完成。精密量仪系统所谓的价值链集成就是要把这种在一个企业之中或者多个企业之间的产品从需求分析开始直到销售服务全价值链集成起来，确保个性化的产品能够实现。价值链集成的意义在于，他可以确保即使是生产的个性化产品，也能够在整个价值链上被准确的生产出来。同时，价值链集成把横向集成和纵向集成连接在一起，实现了端到端的价值，从而满足了客户的需求。可以说，精密量仪系统价值链集成是实现客户价值的途径，横向集成和纵向集成是实现这一价值的保证。他们共同组成了智能制造体系。

中国制造业经历了机械化、自动化、数字化等发展阶段，建立了完整的制造体系和制造基础设施，在全球产业链中发挥着重要作用。这使中国具可能实现智能装备制造，推动全球产业链改革。一是取得了一大批相关的基础研究成果，精密量仪系统掌握了长期制约我国产业发展的部分智能装备制造技术，如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。初步形成了以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化生产线为代表的智能设备制造产业体系。二是我国制造业数字化具备一定的基础。目前指定规模以上的工业企业在研发设计中应用数字工具的渗透率已达54%，精密量仪系统生产线上数控设备的比例已达30%。