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测量或计量
读取一个字符或编码（条形码）信息。
检测物体的状态
识别和识别特殊特征模式
目的是匹配或对比度与模板
为机器或机器人导航检测工作流程分析可以包含只有这样一个学生操作或包含多个与检测任务相关的任务。
为了确认您的任务，首先，您应该清楚地了解您需要做的测试，以*大限度地检测组件，也就是说，您可以考虑将发生的缺陷。
为了弄清什么是*重要的，*好是做一个评估表，列出“必须做”和“可以做”的考验。一旦主要测试标准都符合，那么更多的测试可以被添加到列表中，以提高检测过程中，一定要记得添加测试也将增加检测到它的时间。
确定你需要的速度 –系统进行检测我们每一个部件需要了解多少时间?
这不仅取决于PC的速度，也取决于生产线的速度。
许多机器视觉包括时钟/计时器，用于检测操作所需的每个步骤的时间可被**地测量，从这些数据，我们可以修改，以满足时间要求我们的程序。典型地，20-25部分可以检测一个基于PC的机器视觉系统中的每个第二和速度检测装置和处理程序的数目，和密切相关的计算机。
聪明地选择你的硬件
一套机器视觉信息系统的性能与它的部件密切相关。在选择的过程中，有很多捷径特别在光学成像上可能存在很大影响程度可以降低管理系统的效率。如下是在选择一个部件时你必须紧记的几个方面基本理论原则。
1.相机的选择直接关系到应用程序的需要，通常考虑三点：
a）黑白还是彩色;
b）成分/移动目标;
c）图像分辨率。
在检测技术应用研究中大部分企业使用黑白摄像头，因为黑白图像能提供 90％可视数据，并且比彩色便宜。彩色摄像头主要包括用于通过一些问题需要进一步分析彩色图像的场合里。根据不同部件在检测时是否移动，决定对于我们自己选择课程标准隔行扫描摄像头还是逐行扫描摄像头。另外，图像的分辨率必须足够高，以提供安全检测工作任务就是需要的足够的数据。*后，摄像头必须提高质量好和可以有效避免工业生产现场中的振动、灰尘和热的影响。
2.光学元件和照明是经常被忽视的关键因素。 当你使用光学元件或照明不良时，即使你使用*好的机器视觉系统，它的性能甚至比具有良好光学元件和适当照明的低容量系统要低。 光学元件的目的是产生具有*佳和*大可用面积的图像，并提供*佳的图像分辨率。 照明的目标是照亮需要测量或检测的部件的关键特征。 通常，照明系统的设计由以下因素决定：颜色、纹理、尺寸、形状、反射率等。
3.分量图像采集的图像采集卡，虽然只是一个完整的机器视觉系统，但它起着非常重要的作用。
图像数据采集卡可以直接影响决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字技术等等。
使用模拟输入图像采集卡，目标是将摄像机采集的图像转换为尽可能不变的数字数据。 使用不正确的图像采集卡可能会得到错误的数据。
工业图像采集卡常用的检测任务，因为它是一个多媒体卡采集由自动增益控制，边缘增强和色彩增强电路改变图像数据，所以不要在这个领域。数字输入目标图像获取卡是从转换器输出的数字照相机的图像数据并馈送到PC进行处理。
考虑通过各种环境变化：人类的眼睛和大脑我们可以在不同的条件下进行识别研究目标，但是由于机器学习视觉信息系统就不是一个这样多才多艺了，它只能按程序设计编写的任务来工作。了解你的系统能看到自己什么和不能没有看到他们什么能帮助你避免企业失败（例如将好的部件认为是坏的）或其它方法检测技术错误。一般要考虑的包括部件颜色、周围光线、焦点、部件的位置和方向和背景颜色的大变化。
正确选择软件：机器视觉软件是检测系统的智能化部分，也是核心部分.. 软件的选择决定了你编写调试和测试程序的时间，测试操作的性能等等..
机器视觉提供了图形化编程接口（通常被称为“点和点击”）通常比其他编程语言（如VISUALC ++）比较容易，但也有一定的局限性，当你需要一些特殊的功能或功能。根据包装上的代码，虽然很困难，需要编码的经验，但在特定的应用检测算法编写复杂的具有更大的灵活性。有些机器视觉软件提供图形和基于代码的编程环境，同时提供*佳的功能，提供了很大的灵活性，以满足不同的应用需求。
通信和记录进行数据：机器学习视觉信息系统的总的目标是通过区分好和坏的部件来实现教学质量安全检测。为了能够实现我们这一社会功能，这个管理系统需要与企业生产流水线通信，这样才可以在发现坏的部件是做某种行为动作。通常使用这些学生动作是通过一个数字 I/O 板，这些板与制造流水线中的 PLC相连，这样坏的部件就可以跟好的部件分离。例外，机器视觉设计系统研究可以与网络结构连接，这样教师就可以将数据传送给数据库，用于记录相关数据发展以及让质量成本控制员分析中国为什么会出现废品。在这一步认真考虑将有助于将机器视觉识别系统无缝与生产流水线结合起来。需要综合考虑的问题是：
使用什么类型的PLC，它的接口怎么样？
需要什么类型的信号?
现在使用或必须使用什么类型的网络？
在网络上传送的文件进行格式问题是什么?通常可以使用 RS-232端口与数据库信息通信，来实现对数据的纪录。
为未来做准备：当你为机器视觉系统选择零件时，永远记住未来的生产需求和可能的变化。 这些将直接影响您的机器视觉硬件和软件是否容易改变，以满足未来的新任务。 早期的准备不仅可以节省您的时间，而且可以通过在未来重用现有的检测任务来降低整个系统的价格.. 机器视觉系统的性能是由*坏的部分决定的（就像一个桶的容量是由*短的一片木头决定的），精度是由它能获得的信息决定的.. 正确配置系统以构建零故障和灵活的视觉检测系统需要时间和精力
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