一个产品的生产过程可能包括产品需求确定、产品设计、产品规划、产品工程、生产、销售服务等等多个价值链环节，每个环节可能有不同的企业完成。机器视觉检测所谓的价值链集成就是要把这种在一个企业之中或者多个企业之间的产品从需求分析开始直到销售服务全价值链集成起来，确保个性化的产品能够实现。价值链集成的意义在于，他可以确保即使是生产的个性化产品，也能够在整个价值链上被准确的生产出来。同时，价值链集成把横向集成和纵向集成连接在一起，实现了端到端的价值，从而满足了客户的需求。可以说，机器视觉检测价值链集成是实现客户价值的途径，横向集成和纵向集成是实现这一价值的保证。他们共同组成了智能制造体系。

影像精密量仪是集光学、机械、电子、计算机图像处理技术于一体的高精度、高的工作效率、高可靠性测量仪器。通过光学放大系统放大系统。机器视觉检测摄像系统采集图像特征并发送到计算机后，可以有效地检测各种复杂精密部件的轮廓、表面形状、角度和位置，进行微观检测和质量控制。真实的图像测量仪是基于计算机屏幕测量技术和空间几何操作的强大软件能力。机器视觉检测在安装了特殊的控制和图形测量软件后，计算机成为具有软件灵魂的测量大脑，是整个设备的主体。它可以快速读取光学尺的位移值，并通过基于空间几何的软件模块操作立即得到所需的结果；并在屏幕上生成图形，供操作员比较图像，以便直观地区分测量结果的可能偏差。

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，机器视觉检测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。机器视觉检测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。

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，机器视觉检测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，机器视觉检测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。

1、机器视觉测量采用亚像素级物体曲面扫描方法，满足高质量点云扫描需要。该系统使用高分辨率数字工业摄像机收集图像数据。通过光源在物体表面的条纹，任何复杂表面的密集点云都可以在几秒钟内获得（具体密度取决于被测物体的大小、摄像机的分辨率和测量距离）。一般来说，点距离为0。05-0。5mm)，该系统的分辨率从130万到500万像素不等，机器视觉检测可满足不同客户的需求。2、机器视觉测量真彩物体曲面重建方法，视觉测量设备系统采用图像纹理分析与获取技术，在进行三维数据重构的同时保持物体表面真彩显示。3、机器视觉测量全自动拼接方法。根据物体本身的纹理，不同视角的图像数据自动组合在统一的坐标系中，机器视觉检测从而获得三维图像的整体扫描数据。扫描纹理丰富的物体时，系统可以完成拼接功能，不需要在物体表面粘贴任何参考点，大大提高了拼接效率。