1、从生产效率的角度来看，由于长时间工作后操作者容易感到疲劳，因此人工视觉的质量低下，准确性不高，机器视觉可以大大提高生产效率和自动化程度。2.智能产线检测从成本控制的角度来看，培训一名合格的经营者需要企业管理者花费大量的人力和物力，而简单的培训远远不够。提高操作人员的实际水平需要很多时间。智能产线检测只要机器视觉系统设计、调试和运行得当，就可以长期连续使用，保证生产效果。3.在焊接、火药制造等特殊工业环境中，人工视觉可能对操作人员的人身安全构成威胁，机器视觉可以在一定程度上有效避免这些风险。

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，智能产线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。

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。智能产线检测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。智能产线检测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。

典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、双镜头、远心镜头、显微镜头)、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通信/输入输出单元等。四个常见应用领域：检测是机器视觉工业领域的主要应用之一，光学筛选机，智能产线检测几乎所有产品都需要检测，人工检测问题较多，人工检测准确性低，工作时间长，准确性不能保证，检测速度慢，智能产线检测容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉检测设备在图像检测的应用方面也非常的广泛，光学影像筛选机，例如：硬币边沿字符的检测。

在我国智能产线行业成为了驱动我国制造行业的主要动力之一。随着一系列政策的出台和就业压力的加大，我国智能制造业的发展速度保持在较快的水平。智能产线检测越来越多的制造商开始尝试智能生产部署，那么如何实现智能制造和智能生产呢？智能制造的大的优势是利用光学系统将生产线状态传输到计算机系统，使用计算机进行产品定位、检测，智能产线检测并操作机器准确执行生产步骤的下一个过程。1.智能生产线设备的智能化和互联化必须从设备终端实现制造的智能化要求。通过将智能终端设备引入车间生产现场，利用物联网技术连接各终端设备，实现各设备之间的智能感知和互连，为智能产线得以实现奠定物理基础。

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。智能产线检测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，智能产线检测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）。