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。精密量仪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。精密量仪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。

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，精密量仪公司表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。精密量仪公司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。

机器视觉系统通过光学系统将被摄对象转换为图像信号，精密量仪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，精密量仪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。

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位基本的应用。事实上，物体分拣应用是基于识别和检测后的一个环节，精密量仪公司通过机器视觉系统处理图像，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等硬件和软件供应商，中游有集成和机器设备供应商，下游应用广泛，精密量仪公司主要下游市场包括电子制造业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织运输等领域。