视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位基本的应用。事实上，物体分拣应用是基于识别和检测后的一个环节，机器视觉检测通过机器视觉系统处理图像，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等硬件和软件供应商，中游有集成和机器设备供应商，下游应用广泛，机器视觉检测主要下游市场包括电子制造业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织运输等领域。

一个产品的生产过程可能包括产品需求确定、产品设计、产品规划、产品工程、生产、销售服务等等多个价值链环节，每个环节可能有不同的企业完成。机器视觉检测所谓的价值链集成就是要把这种在一个企业之中或者多个企业之间的产品从需求分析开始直到销售服务全价值链集成起来，确保个性化的产品能够实现。价值链集成的意义在于，他可以确保即使是生产的个性化产品，也能够在整个价值链上被准确的生产出来。同时，价值链集成把横向集成和纵向集成连接在一起，实现了端到端的价值，从而满足了客户的需求。可以说，机器视觉检测价值链集成是实现客户价值的途径，横向集成和纵向集成是实现这一价值的保证。他们共同组成了智能制造体系。

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。

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，机器视觉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，机器视觉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。

图像精度计的功能是指仪器的方便性、测量软件的易用性和仪器的稳定性。如果工厂测量的产品数量相对较大，建议选择自动图像测量仪器，以确保测量效率。机器视觉检测精密量仪的性价比，必须从仪器的配置，精度，稳定性，价格，售后服务或是维护的便利性来综合考虑。仪器太便宜，精度差，稳定性差，售后无保证，使用寿命短；进口测量仪器性能稳定，但机器视觉检测仪器升级麻烦，故障维护成本高，周期长，维护配件不易找到。1.仪器应放置在干净干燥的房间(室温20)℃±5℃，湿度低于60%)，避免光学零件表面的污渍.生锈的金属零件.灰尘和杂物落入运动导轨，影响仪器性能

社会进步永远离不开以人为本。在满足了人们的基本需求之后，工业生产必须朝着越来越精细化、智能化的方向发展。智能视觉就是这个时代的产物。机器视觉检测工业3.革命后，自动化时代已经进入，实现了“时代无人(少人)”。在工业4.0时代，随着机器视觉的应用，少数工厂已将实现了“无人时代”。工业4.0时代的技术特征——视觉和图像技术是核心（从“智眼”到“智人”）。机器视觉技术是20世纪人类伟大的技术之一。机器视觉检测80%的人通过眼睛感知外部信息，图像包含较多的信息。视觉图像技术在信息时代注定要成为三脚架，尤其是在工业信息时代。