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，智能产线系统表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。智能产线系统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。

智能产线四要素（智能产品、人、材料、工厂）有效结合，也需要客户集成、智能集成、垂直集成、水平集成、价值链集成，通过这五个方面的集成，制造价值集成，智能产线系统产生更大的价值。客户是智能制造的中心，是实现客户集成和智能制造的起点。通过某些智能技术将客户的需求有机地集成起来，这肯定会使制造业的价值翻倍。对于客户的集成有两种情形：一种情形是大量的差异化需求。虽然每个需求都不相同，但是需求总量很大。这就是范围经济，智能产线系统通过多样化创造价值。第二种情形是个性化需求中的共性集中。这种情况是规模经济的范围，更有价值。

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。智能产线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。智能产线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。

对于产品尺寸的测星包括产品的一维、二维和三维尺寸测量，智能产线系统运用机器视觉测量方法不但速度快、非接触、易于自动化，而且还精度高。相机与显微镜相结合的测量方法，如晶圆测量、芯片测量等。测量原理:利用摄像机可以获得三维物体的二维图像，即可以实现实际空间坐标系与摄像机平面坐标系之间的透视变换。三维曲面轮廓或三维空间点位和大小可以通过多个摄像机从不同方向拍摄的两帧(或两帧以上)二维图像综合测量。目前，机器视觉测量技术的精度已达到亚微米以上，可满足现阶段大部分自动化生产的精度要求。通过机器视觉系统的测量和定位，智能产线系统生产线可以更快、更高的生产效率。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单地说，机器视觉就是用机器代替人眼来测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品（即图像摄入装置、CMOS和CCD）将被摄目标转换为图像信号，并将其传输到特殊的图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等信息，智能产线系统将被摄目标的形态信息转换为数字信号；图像系统对这些信号进行各种计算，以提取目标的特征，然后根据歧视结果控制现场设备的动作。智能产线系统提高生产的灵活性和自动化程度是机器视觉系统基本的特点。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，利用机器视觉检测方法，可以大大提高生产效率和自动化程度，同时也是大量重复性工业生产的过程。

随着新成像技术的不断发展，该学科的发展势头依然强劲。近年来，机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长，零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。一个称职的机器视觉集成商——集成公司和工程团队中的个人——在为工业用户提供成功和可靠的机器视觉系统解决方案方面比以往任何时候都更重要。智能产线系统先要了解机器视觉集成任务和业务的主要目的。也就是说，减轻用户的应用程序风险。一般来说，机器视觉技术的实现技术并不像PLC，整个工业工程界都广泛理解运动控制甚至机器人技术。智能产线系统从根本上保证项目的成功和可靠性，聘请具有机器视觉技术经验的集成商。