机器视觉发展十余年来中国。在过去的十年中，机器视觉行业是在中国市场上增长*快的十年，普及和推广的一段时间后，机器视觉已逐渐知道我们的客户和应用的范围，开始逐渐扩大，大由AT进制首先应用在电子，医药等行业，并逐步扩展到包装的主要领域，印刷等。
       随着机器视觉市场的发展和机器视觉技术的进步，在不断满足客户发展需求的同时，*基本的需求也不容忽视。长期以来，我国的科技水平处于不断发展的阶段。作为科技发展的产物，机器视觉技术不断优化升级，以更好地满足行业的需求。在整个行业的发展中，国内机器视觉市场的机遇与挑战并存，产业技术升级尤为必要。
       在工业生产领域，工业机器人检测产品在很大程度上依赖于机器视觉，视觉的灵敏度将直接影响产品的检测速度和质量，因此设计一种质量优良的视觉产品尤为重要。在设计过程中，设计师将面临视觉定位、测量、检测和识别等诸多困难。

       一、打光的稳定性
       工业视觉应用一般分为定位、测量、检测和识别四大类，其中测量对光照的稳定性要求*高，因为只要光照变化10%-20%，测量结果很可能会偏离1-2个像素，这不是软件的问题，导致图像上边缘位置的变化，即使软件功能更加强大，也必须从系统设计的角度消除环境光的干扰，同时保证有源照明光源的稳定性。当然，通过硬件摄像头的分辨率也是提高精度，抗环境干扰的一种方式..例如，以前的摄像机物体空间大小为1像素10um，通过将分辨率提高到1像素5um，精度可以认为是一倍，对环境的干扰自然增加。

       第二，工件不一致的位置
       一般来说，测量项目的**步，不管是离线还是在线，只要是全自动的测试设备，就是找到要测试的对象。每次被测物体出现在拍摄视野中，都需要准确知道被测物体在哪里。即使你使用一些机械夹具等，也不能保证被测物体每次都出现在同一位置。这需要定位功能。如果定位不准确，量具的位置可能不准确，测量结果有时可能会比较准确大偏差。
       三、标定
       高精度的测量通常需要在下面的校准来完成：（如果不使用软件透镜通常必须进行校准）**，光学畸变校正;第二投影失真校准，因为在安装了图像失真修正，所述校准目标图像三个空间，即，每个像素的特定大小对应于所述对象空间被计算为代表的位置的错误。
       然而，目前的校准算法都是基于平面校准的，如果要测量的物理不是平面，校准就需要做一些特殊的算法来处理，通常的校准算法是无法解决的。
       此外，一些校准，因为没有使用校准板，还必须设计特殊的校准方法，以便校准校准算法不一定能解决所有的现有软件。
       四、物体的运动速度
       如果被测对象不是静止的，而是在运动中，则需要考虑运动模糊的图像精度（模糊像素=对象运动速度*相机曝光时间），这是软件无法解决的。
       五、软件的测量精度
       测量应用软件的准确度只能被认为是1 / 2至1 / 4像素，*好是1 / 2，但在定向应用软件中不能达到1 / 10-1 / 30像素，这是因为在测量应用软件中可以从图像中提取的特征点非常少。
       机器视觉的运动速度和测量精度在整个产品中起着重要的作用，运动速度与检测能力成反比，检测运动速度越快的质量效果相对较差，因此提高运动精度和检测细节是很重要的。
       和机器视觉易于实现信息集成是基础技术，计算机集成制造。机器视觉系统的五大理由：
       重复性-机器可以以相同的方式一次进行一个测试，而不会感到疲劳。相反，人眼每次测试产品时都会产生细微的差别，即使产品是相同的。
       由于人类的眼睛受到物理条件的限制，机器的**度有明显的优势。 即使人类的眼睛依靠放大镜或显微镜来检测产品，这台机器仍然会更加**，因为它可以**到千分之一英寸。
       速度机器能够更快地检测产品。特别是当检测到高速移动的物体，如生产线时，机器可以提高生产力..
       客观性 - 人眼检测存在一个致命的缺陷是由情绪引起的主观性，测试结果将产生好或坏情绪变化的工人，但机器没有情感，检测非常可观可靠的自然结果。
       成本-因为机器比人快，一台自动检测机器可以承担几个人的任务。而且，该机无需停机，不生病，可连续工作，大大提高了生产效率。
       机器视觉系统拥有属性提高了生产的灵活性和自动化程度。 机器视觉经常用于在不适合人工操作的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的情况下替代人工视觉，用人工视觉检测产品质量效率低，精度不高。 利用机器视觉进行检测，可大大提高生产效率和自动化程度。