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，机器视觉公司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，机器视觉公司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。

3.在确定了智能生产线所需的工人数量之后，机器视觉公司就可以计算出智能生产线所需的工人数量。合理配置工人数量，不会造成人员冗余。智能产线的工序数确定后，就可以计算智能产线上的所需的工人数量.做到合理配备工人数量，不会产生人员冗余.4、选择合理的运输工具4.选择合理的运输工具运输工具一般。传送带的速度和长度根据产品的间隔长度和实际情况计算。机器视觉公司运输工具一般指传送带.传送带的速度和长度根据产品的间隔长度和实际情况计算。5.智能产线生产的平面布局

完整的机器视觉系统通常由光学系统、图像采集单元、图像处理单元、执行器和人机界面组成。功能模块是相辅相成的，缺一不可。1、照明（光源）照明是影响机器视觉系统输入的重要因素。光源系统的设计与输入数据直接相关，即图像质量和应用效果。工程师需要首先确定有效的照明条件，并根据用户的需要和产品的特点选择相应的照明设备，机器视觉公司以确保在此照明条件下产生的图像能够突出显示用户所需的目标信息特征。光源通常分为可见光源和不可见光源。工业上通常使用的可见光源是LED，卤素灯，荧光灯等。机器视觉公司不可见光源主要是近红外光，紫外光，X射线等。LED光源是一种广泛应用于教学的机器视觉光源，具有效率高、使用寿命长、防潮、抗震、节能环保的特点。这是工程师在设计照明系统时的选择。由于不可见光的穿透只能到达检测点，不可见光源主要用于满足管道焊接工艺等特定需要。

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。机器视觉公司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。机器视觉公司在极端恶劣条件下，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。