机器视觉检测设备能有效提高检测效率，节约劳动力，降低生产成本，从而提高经济效益。然而，现在许多工厂和企业在购买测试设备后，由于操作人员缺乏经验，往往会因为生产过程中的一些小问题而影响测试设备的测试效果。机器视觉检测环境的影响：环境对机器视觉硬件的影响不仅是指对硬件本身的破坏，还会影响测量效果。例如，在温度变化的环境中，大多数工业相机可以在-5度和65度之间工作，而在实际环境中，温度过高往往会给相机成像带来噪声。机器视觉检测不过这一点可以通过改善打光方式来提升信噪比。

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，机器视觉检测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。机器视觉检测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。

2.按计量器具示值方式分为测量和相对测量3.机器视觉检测按计量器具的测量元件与被测零件表面之间是否有机械接触分为接触测量和非接触测量4.按工件上同时被测量的参数的多少分为单项测量和综合测量5.按测量条件在整个测量过程中是否发生变化分为等精度测量和不等精度测量6.按测量在工艺过程中所起的作用分为主动测量和被动测量。影像精密量仪的5大特性：1.选择彩色CCD监控摄像头。2.变镜头焦距物镜和十字线生产器作为测量识别系统软件。3.机器视觉检测数据测量和数据处理系统由二维平面图操作台、光栅尺和数据信息箱组成。4.仪器设备具有多种数据处理方法.显示信息.键入.输出功能，非常好用。

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，机器视觉检测表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。机器视觉检测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。

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。机器视觉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，机器视觉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。