机器视觉技术大大提高了工业自动化中的信息采集能力。信息不再是一维的简单数据，而是大量的广域三维数据。与此同时，它将极大地突破人眼在速度、大小、光谱等方面。比如，机器视觉系统基本上覆盖了整个光谱，分辨率可微米，速度可达每秒数亿帧。这远远超出了目前工业制造业的速度和精度水平，甚至在未来很长一段时间内满足更准确、更高速的制造要求。机器视觉系统能够充分保证工业制造业信息收集的速度和准确性。另一方面，随着图像技术的快速发展，大量的图像信息可以快速、实时、智能地的图像信息，大大提高了判断速度，更接近人类的智能，机器视觉系统提高了工业生产中信息处理的速度和准确性。视觉技术服务业4.0的技术框架-四个智能化（智能识别、智能测量、智能检测、智能互联）。

2.数据实时智能产线的智能车间是一个高度自动化的场景。因此，机器视觉系统生产过程中需要实时获取产品的各种生产信息，车间内分布的智能设备保证了智能车间生产的自动化。如果生产线上某个站的信息无法实时获取，则无法获取现场数据。3.生产管理集成生产管理集成不仅包括前端设备实时数据和后台管理系统关系数据集成，还包括生产业务流程集成，更方便管理模块维护，更好地实现智能制造。在这一过程中，原本效率不稳定，机器视觉系统出货质量不稳定的生产风险大大降低，生产效率和质量得到有效提高。

当生产线上加工的零件很小，节拍只有几秒钟或几十秒时，零件应分批运输。此时，生产两批相同产品之间的时间间隔称为节奏，等于节和运输批量的乘积.如果智能生产线批量运输，虽然可以简化运输工作，但智能生产线的产品占用将增加.2.组织过程同时进行2.组织过程同时确定智能生产线的节拍后，应根据节拍调整过程，机器视觉系统使每个过程的时间等于智能生产线的节拍或成整数倍。这项工作被称为过程同时化。工艺同步化是组织智能生产线的必要条件，机器视觉系统也是提高设备负荷和劳动生产率，缩短生产周期的重要途径。

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。机器视觉系统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，机器视觉系统则需要购买仪器精度高的厂家生产的相关仪器；