系统的复杂度取决于特定的应用需求。选择一个好的零件，不仅要考虑一个零件的性能(如分辨率、帧率、测量算法等)是否能满足需求。智能产线系统还要考虑系统的环境条件。比如在工业领域，这些环境条件包含部件变化，移载，定位，处理接口，振动，环境光，温度，灰尘，油污，水，电磁辐射等。智能产线系统在极端恶劣条件下，有时候需要将机器视觉组件添加保护措施。典型的例子，有些相机需要在相对洁净环境下使用。但是，通常情况下，工业环境可以直接使用工业相机。就算是稳定的视觉系统，往往会因为外部的影响导致结果很不理想，比如，振动会导致图像模糊失真，而可变的零件会导致得出不同的图像，过长的曝光时间会导致运动物体的图像锐度失真。

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，智能产线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，智能产线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。

不过，对不需要集成的机器视觉系统的需求肯定很高。机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点，也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期，智能产线系统许多机器视觉组件开始出现，它们不需要低级编程和用户界面，这使得工具更容易配置。智能相机技术在20世纪90年代的爆炸式发展，巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。智能产线系统发布或引入了一些新组件，声称机器视觉任务的粗略配置可以消除某些应用。

1、电池产品检测：电池类产品异物、划痕、压痕、极耳不良、污染、腐蚀、凹点、极耳烧伤、喷码不良、字符模糊等外观缺陷检测；2、PCB电路板检测：PCB电路板产品外形、尺寸、管脚和贴片检测，以及焊点、方向错误等完整性检测；3、智能产线系统精密部件检测:测量螺钉、轴承、齿轮等精密部件的长度、宽度、高度、直径、划痕、缺陷等表面缺陷；4、电子元件检测：电容、电阻等尺寸测量，PIN针偏移、变形、短缺等缺陷，印刷字符检测等；5、食品包装检验:食品包装外观完整性检验。条形码识别。密封检测；饮料分拣和颜色选择。液体检测，生产日期。智能产线系统保质期字符识别；灌装线上的空瓶损坏。