精密量仪的工作行程必须根据工厂要测量的产品的尺寸来确定仪器的工作行程尺寸。智能产线检测如果仪器的工作行程与测量的产品尺寸相比太小，则无法测量工件。如果太大，则为浪费（仪器的工作行程与销售价格直接相关）；精密仪表的精度标准是指工厂所需测量的产品的精度（每个仪器制造商的工厂标准和装配标准，甚至仪器的精度会不同）。如果工厂产品的测量精度要求不高，可以选择一般厂家的仪器。如果测量产品的精度要求较高，智能产线检测则需要购买仪器精度高的厂家生产的相关仪器；

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，智能产线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，智能产线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。

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，智能产线检测表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。智能产线检测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。

温度会影响LED光源的性能，随着LED温度上升，其亮度下降，这可以通过光源控制器来进行亮度输出补偿。由于需要良好的热设计，LED自身产生的热量也会加速老化甚至直接报废。智能产线检测其他部件也会有相应的温度限值，比如工业控制器/嵌入式PC一般都能使用工业环境，但如果没有风扇，那么很可能PC也会报废。智能产线检测除了选择好的硬件外，还应考虑被测物体本身对温度的敏感性，以保证视觉成像的稳定性。例如，金属物体对温度有热膨胀和冷收缩。因此，当测量这些物体时，长度和体积会发生变化。

图像精度计的功能是指仪器的方便性、测量软件的易用性和仪器的稳定性。如果工厂测量的产品数量相对较大，建议选择自动图像测量仪器，以确保测量效率。智能产线检测精密量仪的性价比，必须从仪器的配置，精度，稳定性，价格，售后服务或是维护的便利性来综合考虑。仪器太便宜，精度差，稳定性差，售后无保证，使用寿命短；进口测量仪器性能稳定，但智能产线检测仪器升级麻烦，故障维护成本高，周期长，维护配件不易找到。1.仪器应放置在干净干燥的房间(室温20)℃±5℃，湿度低于60%)，避免光学零件表面的污渍.生锈的金属零件.灰尘和杂物落入运动导轨，影响仪器性能

社会进步永远离不开以人为本。在满足了人们的基本需求之后，工业生产必须朝着越来越精细化、智能化的方向发展。智能视觉就是这个时代的产物。智能产线检测工业3.革命后，自动化时代已经进入，实现了“时代无人(少人)”。在工业4.0时代，随着机器视觉的应用，少数工厂已将实现了“无人时代”。工业4.0时代的技术特征——视觉和图像技术是核心（从“智眼”到“智人”）。机器视觉技术是20世纪人类伟大的技术之一。智能产线检测80%的人通过眼睛感知外部信息，图像包含较多的信息。视觉图像技术在信息时代注定要成为三脚架，尤其是在工业信息时代。