智能生产线的平面设计应确保零部件的运输路线很短，生产工人操作方便，精密量仪系统辅助服务部门工作方便，有效地利用生产区域，并考虑智能生产线之间的相互连接。智能生产线的位置涉及到每条智能生产线之间的相互关系。应根据加工部件组装的顺序进行安排。精密量仪系统整体布局应考虑材料的流动，以缩短路线，减少运输工作量。6、制定智能产线标准计划指示图，根据智能产线上每个工作地都按一定的节拍重复地生产，可定制订出智能产线的标准计划指示图表，表示出智能产线生产的期量标准、工作制度和工作程序等等，为生产作业计划的编制提供依据。

目前，我国正处于劳动密集型向技术密集型转型的时期。我国正在成为机器视觉技术发展相对活跃的地区之一，需要提高生成效率，降低人工成本。例如，长江三角洲和珠江三角洲已经成为电子和半导体技术的转移地和机器视觉技术的聚集地。精密量仪系统许多具有科学的机器视觉系统已经进入中国，国内机器视觉企业也在与国外机器视觉企业的良性竞争中蓬勃发展。精密量仪系统许多大学和研究机构都致力于机器视觉技术的研究。机器视觉检测自动化设备的应用范围很广，很多行业都可以使用机器视觉检测自动化设备的尺寸检测、缺陷检测等。

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。精密量仪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。精密量仪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。

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。

常见的表面缺陷包括金属表面的划痕、孔、斑点、非金属表面的混合、损伤、污渍、纸张表面的色差、压痕、玻璃等。一般来说，精密量仪系统表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。精密量仪系统产品的外观对企业的产品销售和质量非常重要，因此对企业非常重视。传统的表面缺陷检测方法是人工检测，但不准确，抽样率高，人员成本高，强度高，不利于产品质量控制。智能视觉表面缺陷检测系统可以在很大程度上克服上述缺陷，提高公司的生产效率和质量保证，从而提高市场竞争力。

温度会影响LED光源的性能，随着LED温度上升，其亮度下降，这可以通过光源控制器来进行亮度输出补偿。由于需要良好的热设计，LED自身产生的热量也会加速老化甚至直接报废。精密量仪系统其他部件也会有相应的温度限值，比如工业控制器/嵌入式PC一般都能使用工业环境，但如果没有风扇，那么很可能PC也会报废。精密量仪系统除了选择好的硬件外，还应考虑被测物体本身对温度的敏感性，以保证视觉成像的稳定性。例如，金属物体对温度有热膨胀和冷收缩。因此，当测量这些物体时，长度和体积会发生变化。