然而，与发达国家相比我国还有较大差距，智能产线公司体现在以下几个方面：一是智能设备制造基础理论和技术体系建设滞后。目前，我国主要关注智能设备制造技术跟踪和技术引进，基础研究能力相对不足，引进智能产线公司技术消化吸收不足，缺乏原创创新；控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术系统不完整。二是我国智能设备制造的数字化发展基础相对薄弱，制造业的整体发展仍处于机械自动化向数字化自动化的过渡阶段。如果德国工业4.0作为参照系，比较一致的观点是，中国总体上还是2.0时代，一些企业正在向3.0时代迈进。

集成的网络制造系统可以看作是一个巨大的智能机器系统，模块可以看作是他的程序单元，改变拓扑结构的过程是重新编程的过程，智能产线公司但所有这些活动都是自动完成的。根据不同产品的说明，网络制造系统可以根据需要组织生产。纵向集成具有三种特点：确保不同层次的设备和传感器的信号传输到MES、ERP层面，提供对横向集成以及端到端集成的数据支持;智能产线公司为了满足智能制造的可变性，开发模块化和可重用性是很重要的;对智能系统进行功能性描述。纵向系统其实也就是智能工厂系统。

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，智能产线公司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，智能产线公司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。

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。智能产线公司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。智能产线公司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。智能产线公司环境的影响：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。智能产线公司不过这一点可以通过改善打光方式来提升信噪比。