许多行业企业高度依赖自动化生产线，如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车及零部件制造等，实现自动加工、组装和检测。自动化生产线，如轴承，机器视觉公司也用于械零件，如轴承。智能产线是自动生产线的升级版。在自动生产过程中，智能生产线可以通过核心自动化大脑自动判断、分析和处理问题。下面小编来与大家简单讲解一下自动化生产线和智能产线特点对比。一、自动化产线的特点如下：1.自动化生产线生产的产品产量应足够大；2.产品设计和工艺应科学稳定.可靠，且长期保持基本不变；3.机器视觉公司在大批利用自动化生产线可以提高劳动生产率、稳定性和产品质量。

系统的复杂度取决于特定的应用需求。选择一个好的零件，不仅要考虑一个零件的性能(如分辨率、帧率、测量算法等)是否能满足需求。机器视觉公司还要考虑系统的环境条件。比如在工业领域，这些环境条件包含部件变化，移载，定位，处理接口，振动，环境光，温度，灰尘，油污，水，电磁辐射等。机器视觉公司在极端恶劣条件下，有时候需要将机器视觉组件添加保护措施。典型的例子，有些相机需要在相对洁净环境下使用。但是，通常情况下，工业环境可以直接使用工业相机。就算是稳定的视觉系统，往往会因为外部的影响导致结果很不理想，比如，振动会导致图像模糊失真，而可变的零件会导致得出不同的图像，过长的曝光时间会导致运动物体的图像锐度失真。

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，机器视觉公司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。机器视觉公司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。

机器视觉系统通过光学系统将被摄对象转换为图像信号，机器视觉公司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，机器视觉公司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。