现在越来越多的制造商都在用机器视觉系统检测他们的生产设施，因此当你有了合适的机器视觉检测方案后，一定要保证你的检测系统能尽量做到准确且高效。
在实际场景中，机器视觉检测设备在检测产品时的一些不稳定因素，会直接导致检测精度与效率受到很大的影响。下面就和大家一起分析如何根据分辨率，精度公差的关系指导选型，以及视觉检测设备检测中不稳定的因素。
对一个项目来讲，我们是先从图纸上读到公差的要求。接下来再根据上述关系，反推得出我们需要多少像素的相机。测量时首先要考虑到的几大方面有：相机、镜头、光源。因此在选型过程中，公差要求是我们必须首先考虑的因素，通过图纸上的公差要求，我们可以反推出所需相机的像素数，这是确保测量精度的关键。在选型的同时，我们还需综合地考虑相机、镜头以及光源这三大要素，它们一同决定了机器视觉系统的性能。
工业相机为机器视觉系统的核心组件，选择将直接关乎检测的精确度（改为“精度”）与稳定性。在挑选工业相机的时候，我们需要关注，传感器类型、像素以及帧数等关键指标。CCD相机相较于CMOS相机，在灵敏度方面，以及在噪音控制上，还有在响应时间上，都具有优势。所以在某些对于稳定性要求比较高的应用里，CCD相机或许会是更好的选择。
光源也是影响机器视觉检测设备精度的重要因素。光源的设计方案得按照具体的应用场景来进行定制，这里面包含了光源的类型，还有安装方式以及照射方法等等。不同种类的光源，在稳定性上有差别，所以选对合适的光源，对提升检测的精度和稳定度很关键。
除了硬件方面的因素之外，机器视觉软件的稳定性对于检测精度来说也是极为重要的。像各种不同的图像处理方式呀、图像解析的办法啦，还有多种多样的检测算法以及计算方法呢，都会引发不一样的偏差。因而在挑选机器视觉软件的时候，我们一定要考虑到它算法优化的程度，这样才能保证检测精度的稳定性和可靠性。不同的图像处理手法，加上图像解析的方式，以及变动的检测算法和计算方法，统统都会造成不同程度的误差。所以我们在选取机器视觉软件的时候，应当注重它算法优化的状况，以此来保障检测精度的稳定与可靠。
机器视觉检测技术的准确性和高效性依靠多个因素一起起作用。从选型时的公差要求，到挑选工业相机，还有光源的设计以及软件的稳定性，每个环节都得我们认真考虑并进行优化。只有把这些关键因素都掌控好，还能有效应对不稳定因素，我们才能保证机器视觉检测系统在实际应用中表现出最好性能。
