机器视觉与图像处理、模式分类和场景分析三个领域密切相关。(1)图像处理主要是根据现有图像获得新图像。由于获得的是图像，其输出结果仍需要分析和解释。（2）模式分类的主要任务是：对“模式”进行分类。这些“模式”是指事物的一组属性或者说特征。通过这些属性特征，智能产线公司将其划归为已知类中的某一类，也就是识别出了这个事物。(3)场景分析的重点是将简单的描述转化为更复杂、更详细、更有利于我们判断或得出结论的描述。智能产线公司这些输出描述深化了输入描述，进一步解释了事物之间的深层联系。

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。智能产线公司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，智能产线公司则需要购买仪器精度高的厂家生产的相关仪器；

4、测量系统的精度至少依赖于硬件设备。整个系统的光学校准模块采用超高精度半导体工艺产品，提高了校准精度。5、机器视觉测量系统设置简单，使用方便，智能产线公司在三维扫描仪的整体开发过程中，坚持“软件能处理的，决不让用户处理的理念，使整个系统的用户设置参数数量降低。扫描软件的运行期会以更加准确的方式动态计算出所需要的参数值，智能产线公司不仅避免了用户手动参与的不必要设置工作，而且也使整个系统的适应范围更广，自动化程度更高，人为出错的可能性更低。

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，智能产线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。

3.在确定了智能生产线所需的工人数量之后，智能产线公司就可以计算出智能生产线所需的工人数量。合理配置工人数量，不会造成人员冗余。智能产线的工序数确定后，就可以计算智能产线上的所需的工人数量.做到合理配备工人数量，不会产生人员冗余.4、选择合理的运输工具4.选择合理的运输工具运输工具一般。传送带的速度和长度根据产品的间隔长度和实际情况计算。智能产线公司运输工具一般指传送带.传送带的速度和长度根据产品的间隔长度和实际情况计算。5.智能产线生产的平面布局