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，机器视觉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，机器视觉系统生产线可以更快、更高的生产效率。

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。机器视觉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。机器视觉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。

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。

机器视觉就是机器的视觉，换句话说：就是将视觉感知赋予机器，使机器具有和生物视觉系统类似的场景感知能力。视觉是我们强大的感知方式，我们可以在不实际接触的情况下，机器视觉系统通过视觉感知的方式获取周围环境的很多信息。在计算机出现后，机器视觉系统人们开始尝试将视觉感知能力赋予机器。由于生物视觉系统非常复杂，我们不能使机器系统具有这种强大的视觉感知能力。在这一阶段，我们仍然致力于在可控环境中构建一个机器视觉系统来处理特定的任务。由于工业视觉环境可控，处理任务具体，大部分机器视觉都应用于工业。