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，精密量仪检测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，精密量仪检测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。

机器视觉的主要任务：通过图像分析，生成一组描述信息，用于图像中涉及的场景或物体。也就是说，机器视觉系统的输入是图像(或图像序列)，输出是对这些图像的感知描述。这组描述与这些图像中的对象或场景密切相关，精密量仪检测可以帮助机器完成指导机器人系统与周围环境交互的特定后续任务。举个例子：指导机器手臂按要求抓取传送带上的零件。零件的类型、位置和方向是任意的。当传送带上的零件通过上摄像头时，精密量仪检测可以通过机器视觉生成一组零件描述：类型、位置和方向，从而指导机器人手臂按要求抓取。

在现代自动化生产过程中，机器视觉逐渐取代了人工视觉，精密量仪检测特别是在工况检测、成品检验、质量控制等领域。随着工业4.随着0时代的到来，这一趋势不可逆转。机器视觉系统由不同的功能模块组成，因此精密量仪检测设计出一个成功的机器视觉系统对工程师的要求是很高的。机器视觉一般涵盖以下专业领域：1、电气工程：机器视觉系统中的硬件和软件设计。2、工程数学：图像处理技术的基础。3、物理:照明系统设计的基础。4、机械工程：机器视觉系统的应用。良好的机器视觉系统能更好地为制造业提供更多的技术支持，从而提高产品质量和生产效率。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，精密量仪检测体现在以下几个方面：一是智能设备制造基础理论和技术体系建设滞后。目前，我国主要关注智能设备制造技术跟踪和技术引进，基础研究能力相对不足，引进精密量仪检测技术消化吸收不足，缺乏原创创新；控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术系统不完整。二是我国智能设备制造的数字化发展基础相对薄弱，制造业的整体发展仍处于机械自动化向数字化自动化的过渡阶段。如果德国工业4.0作为参照系，比较一致的观点是，中国总体上还是2.0时代，一些企业正在向3.0时代迈进。

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，精密量仪检测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%，精密量仪检测生产线上数控设备的比例已达30%。