硬件的选型：稳定的图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，确保一个稳定的成像传输到图像处理中心才能确保软件处理图像的准确性。精密量仪系统影响成像稳定性的因素有很多，比如周围环境、物体变化、视觉硬件等。视觉测试的硬件选择是一项困难的工作，工程师需要对硬件本身和硬件供应商非常熟悉，并有足够的选择经验。精密量仪系统在实验室运行的机器视觉系统和实际工作场景运行的系统面对的环境是天差地别的。机器视觉检测设备包括光源、镜头、相机、图像采集卡、数据传输、图像处理和测量软件等重要部件。随着各个部件的性能的提升，机器视觉系统的能力也呈指数级增长。

世界是企业的研发部，世界也是企业的人力资源部。随着互联网和移动互联网的发展，企业可以整合各国的智力，形成企业的核心大脑。能够整合各国大数据资源，分析研究各种趋势；能够整合生产人员精工。在智能工厂内部，传感器、各级智能机器人、工业机器人、智能车间和产品通过纵向集成有机集成，同时确保这些信息能够传输到ERP在系统中，精密量仪系统支持水平集成和端到端价值链集成。这种垂直集成构成了工厂内部的网络制造系统，由模型、数据、通信、算法等多种模块组成。精密量仪系统在不同产品生产过程中，模块化网络制造系统可根据需要重组模块拓扑结构，很好地满足个性化产品生产的需要。

中国制造业经历了机械化、自动化、数字化等发展阶段，建立了完整的制造体系和制造基础设施，在全球产业链中发挥着重要作用。这使中国具可能实现智能装备制造，推动全球产业链改革。一是取得了一大批相关的基础研究成果，精密量仪系统掌握了长期制约我国产业发展的部分智能装备制造技术，如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。初步形成了以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化生产线为代表的智能设备制造产业体系。二是我国制造业数字化具备一定的基础。目前指定规模以上的工业企业在研发设计中应用数字工具的渗透率已达54%，精密量仪系统生产线上数控设备的比例已达30%。

对于产品尺寸的测星包括产品的一维、二维和三维尺寸测量，精密量仪系统运用机器视觉测量方法不但速度快、非接触、易于自动化，而且还精度高。相机与显微镜相结合的测量方法，如晶圆测量、芯片测量等。测量原理:利用摄像机可以获得三维物体的二维图像，即可以实现实际空间坐标系与摄像机平面坐标系之间的透视变换。三维曲面轮廓或三维空间点位和大小可以通过多个摄像机从不同方向拍摄的两帧(或两帧以上)二维图像综合测量。目前，机器视觉测量技术的精度已达到亚微米以上，可满足现阶段大部分自动化生产的精度要求。通过机器视觉系统的测量和定位，精密量仪系统生产线可以更快、更高的生产效率。

机器视觉系统通过光学系统将被摄对象转换为图像信号，精密量仪系统然后将图像信号传输到图像采集卡，并根据像素分布、亮度、颜色等信息转换为数字信号。图像处理单元可以有效地计算这些数字信号，并获得拍摄目标的特征值，从而指导设备根据判断结果执行相应的操作。机器视觉是用机器代替人眼来测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用。这些决策是通过使用光学系统、工业数码相机和图像处理工具来实现的，精密量仪系统通过指挥特定的设备来模拟人类的视觉功能并做出相应的决策。