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，机器视觉公司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，机器视觉公司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。

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。机器视觉公司工业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。机器视觉公司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。

不过，对不需要集成的机器视觉系统的需求肯定很高。机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点，也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期，机器视觉公司许多机器视觉组件开始出现，它们不需要低级编程和用户界面，这使得工具更容易配置。智能相机技术在20世纪90年代的爆炸式发展，巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。机器视觉公司发布或引入了一些新组件，声称机器视觉任务的粗略配置可以消除某些应用。

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。机器视觉公司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。机器视觉公司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。

根据工厂纵向系统由三层结构组成：过程控制系统(SFC)，生产执行系统(MES)，资源规划系统(ERP)。智能工厂是这三层的上下连接，每模块化，共同形成智能平台；同时，构建生产数据中心。这样可以实现智能产品核智能设备之间的数据流，从而实现机器视觉公司自动数据采集、自动数据传输、自动数据决策、自动操作、自主故障处理等。横向集成是指集成不同制造阶段的智能系统，包括材料、能源和信息配置(如原材料、生产工艺、产品外部材料、营销等)，以及不同公司之间的价值网络配置。水平整合和垂直整合，价值链整合形成智能制造网络。机器视觉公司横向整合通过互联网、物联网、云计算、大数据、移动通信等新技术手段，高度整合分布式智能生产资源，构建基于网络的智能工厂的整合。横向集成也是实现价值链集成的基础，没有横向集成，也就没有价值链集成。

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，机器视觉公司表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。机器视觉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。