3.在确定了智能生产线所需的工人数量之后，智能产线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。智能产线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

1、电池产品检测：电池类产品异物、划痕、压痕、极耳不良、污染、腐蚀、凹点、极耳烧伤、喷码不良、字符模糊等外观缺陷检测；2、PCB电路板检测：PCB电路板产品外形、尺寸、管脚和贴片检测，以及焊点、方向错误等完整性检测；3、智能产线系统精密部件检测:测量螺钉、轴承、齿轮等精密部件的长度、宽度、高度、直径、划痕、缺陷等表面缺陷；4、电子元件检测：电容、电阻等尺寸测量，PIN针偏移、变形、短缺等缺陷，印刷字符检测等；5、食品包装检验:食品包装外观完整性检验。条形码识别。密封检测；饮料分拣和颜色选择。液体检测，生产日期。智能产线系统保质期字符识别；灌装线上的空瓶损坏。

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。智能产线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。

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，智能产线系统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，智能产线系统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。

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。智能产线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，智能产线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）。