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，智能产线系统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，智能产线系统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。

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。

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，智能产线系统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%，智能产线系统生产线上数控设备的比例已达30%。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，智能产线系统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，引进智能产线系统技术消化吸收不足，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。