世界是企业的研发部，世界也是企业的人力资源部。随着互联网和移动互联网的发展，企业可以整合各国的智力，形成企业的核心大脑。能够整合各国大数据资源，分析研究各种趋势；能够整合生产人员精工。在智能工厂内部，传感器、各级智能机器人、工业机器人、智能车间和产品通过纵向集成有机集成，同时确保这些信息能够传输到ERP在系统中，机器视觉系统支持水平集成和端到端价值链集成。这种垂直集成构成了工厂内部的网络制造系统，由模型、数据、通信、算法等多种模块组成。机器视觉系统在不同产品生产过程中，模块化网络制造系统可根据需要重组模块拓扑结构，很好地满足个性化产品生产的需要。

二、智能化产线的特点如下：1.机器视觉系统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.机器视觉系统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。

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。机器视觉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。机器视觉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。

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，机器视觉系统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，机器视觉系统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。