精密量仪的工作行程必须根据工厂要测量的产品的尺寸来确定仪器的工作行程尺寸。机器视觉系统如果仪器的工作行程与测量的产品尺寸相比太小，则无法测量工件。如果太大，则为浪费（仪器的工作行程与销售价格直接相关）；精密仪表的精度标准是指工厂所需测量的产品的精度（每个仪器制造商的工厂标准和装配标准，甚至仪器的精度会不同）。如果工厂产品的测量精度要求不高，可以选择一般厂家的仪器。如果测量产品的精度要求较高，机器视觉系统则需要购买仪器精度高的厂家生产的相关仪器；

机器视觉与图像处理、模式分类和场景分析三个领域密切相关。(1)图像处理主要是根据现有图像获得新图像。由于获得的是图像，其输出结果仍需要分析和解释。（2）模式分类的主要任务是：对“模式”进行分类。这些“模式”是指事物的一组属性或者说特征。通过这些属性特征，机器视觉系统将其划归为已知类中的某一类，也就是识别出了这个事物。(3)场景分析的重点是将简单的描述转化为更复杂、更详细、更有利于我们判断或得出结论的描述。机器视觉系统这些输出描述深化了输入描述，进一步解释了事物之间的深层联系。

机器视觉系统具有测量功能，可自动测量产品的外观尺寸，如形状轮廓、孔径、高度、面积等。尺寸测量是产品生产过程和产品生产后质量检验的重要步骤，机器视觉在尺寸测量方面具有独特的技术优势。工业视觉测量技术（或数字近场摄影测量技术）是一种三维视觉测量技术，机器视觉系统其星系统结构简单，移动方便，数据采集快捷方便，操作方便，测量成本低，在线实时三维测量潜力，特别适合三维空间点、尺寸或大型工件轮廓的检测。这种非接触测量方法不仅可以避免对被测物体的损坏，而且适用于高温、高压、流体、环境危险等不可接触的情况；同时，机器视觉系统可以同时测量多个尺寸，从而实现测量工作的快速完成，适合在线测量；机器视觉系统对于小尺寸测量，它是机器视觉系统的优势所在。它可以利用高倍透镜放大被测物体，使测量精度达到微米以上。

3.在确定了智能生产线所需的工人数量之后，机器视觉系统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。机器视觉系统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

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。机器视觉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。机器视觉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。

机器视觉技术大大提高了工业自动化中的信息采集能力。信息不再是一维的简单数据，而是大量的广域三维数据。与此同时，它将极大地突破人眼在速度、大小、光谱等方面。比如，机器视觉系统基本上覆盖了整个光谱，分辨率可微米，速度可达每秒数亿帧。这远远超出了目前工业制造业的速度和精度水平，甚至在未来很长一段时间内满足更准确、更高速的制造要求。机器视觉系统能够充分保证工业制造业信息收集的速度和准确性。另一方面，随着图像技术的快速发展，大量的图像信息可以快速、实时、智能地的图像信息，大大提高了判断速度，更接近人类的智能，机器视觉系统提高了工业生产中信息处理的速度和准确性。视觉技术服务业4.0的技术框架-四个智能化（智能识别、智能测量、智能检测、智能互联）。