机器视觉就是机器的视觉，换句话说：就是将视觉感知赋予机器，使机器具有和生物视觉系统类似的场景感知能力。视觉是我们强大的感知方式，我们可以在不实际接触的情况下，智能产线检测通过视觉感知的方式获取周围环境的很多信息。在计算机出现后，智能产线检测人们开始尝试将视觉感知能力赋予机器。由于生物视觉系统非常复杂，我们不能使机器系统具有这种强大的视觉感知能力。在这一阶段，我们仍然致力于在可控环境中构建一个机器视觉系统来处理特定的任务。由于工业视觉环境可控，处理任务具体，大部分机器视觉都应用于工业。

1、机器视觉测量采用亚像素级物体曲面扫描方法，满足高质量点云扫描需要。该系统使用高分辨率数字工业摄像机收集图像数据。通过光源在物体表面的条纹，任何复杂表面的密集点云都可以在几秒钟内获得（具体密度取决于被测物体的大小、摄像机的分辨率和测量距离）。一般来说，点距离为0。05-0。5mm)，该系统的分辨率从130万到500万像素不等，智能产线检测可满足不同客户的需求。2、机器视觉测量真彩物体曲面重建方法，视觉测量设备系统采用图像纹理分析与获取技术，在进行三维数据重构的同时保持物体表面真彩显示。3、机器视觉测量全自动拼接方法。根据物体本身的纹理，不同视角的图像数据自动组合在统一的坐标系中，智能产线检测从而获得三维图像的整体扫描数据。扫描纹理丰富的物体时，系统可以完成拼接功能，不需要在物体表面粘贴任何参考点，大大提高了拼接效率。

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，智能产线检测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。智能产线检测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。

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，智能产线检测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，智能产线检测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。

2.数据实时智能产线的智能车间是一个高度自动化的场景。因此，智能产线检测生产过程中需要实时获取产品的各种生产信息，车间内分布的智能设备保证了智能车间生产的自动化。如果生产线上某个站的信息无法实时获取，则无法获取现场数据。3.生产管理集成生产管理集成不仅包括前端设备实时数据和后台管理系统关系数据集成，还包括生产业务流程集成，更方便管理模块维护，更好地实现智能制造。在这一过程中，原本效率不稳定，智能产线检测出货质量不稳定的生产风险大大降低，生产效率和质量得到有效提高。