工業機器視覺檢測一共分為四大類，主要是定位、測量、檢測、識別。其中測量你對光照的穩定性要求是 高的。
1、打光的穩定性：
工業視覺應用一般是可以分為四大類的：定位、測量、檢測、識別，其中測量對光照的穩定性要求 高，因為光照只要發生10-20%的變化，測量結果將可能偏差出1-2個像素，這不是軟件的問題，而是光照的變化，導致圖像上邊緣發生了一些變化，就算是再厲害的軟件也是沒有辦法解決的，必須要從系統的設計方面著手。排除環境光的干擾，同事還要保證光源的穩定性。當然通過硬件相機分辨率的提升也是提高精度，抗環境干擾的一種辦法了。比如之前的相機對應物空間尺寸是1個像素10um，而通過提升分辨率后變成 1個像素5um，精度近似可以認為提升1倍，對環境的干擾自然增強了。
2、工位的不一致性：
一般做測量的項目，不管是離線檢測還是在線檢測，只要是全自動化檢測設備，首先做的工作就是要找到待檢測的目標物。每次等到待檢測的產品到拍攝地點的時候，要能夠準確的知道待檢測的目標物品在哪里，就算是你使用一些機械夾具，也不能特別高精度保證待測目標物每次都出現在同一位置的，這個時候就需要用到定位功能，如果定位不準確的話，可能測量工具出現的位置就不準確，測量結果有時會有較大偏差。
3、標定：
一般在高精度測量的時候是需要做以下幾個標定，一光學畸變標定（如果您不是用的軟件鏡頭，一般都必須標定），二投影畸變的標定，也就是因為您安裝位置誤差代表的圖像畸變校正，三物像空間的標定，也就是具體算出每個像素對應物空間的尺寸。
不過目前的標定算法都是基于平面的標定，如果待測量的物理不是平面的，標定就會需要作一些特種算法來處理，通常的標定算法是解決不了的。
此外有些標定，因為不方面使用標定板，也必須設計特殊的標定方法，因此標定不一定能通過軟件中已有的標定算法全部解決。
4、物體的運動速度：
如果被測量的物體不是靜止的，而是在運動狀態，那么一定要考慮運動模糊對圖像精度（模糊像素=物體運動速度*相機曝光時間），這也不是軟件能夠解決的。
5、軟件的測量精度：
在測量應用中軟件的精度只能按照1/2—1/4個像素考慮， 好按照1/2，而不能向定位應用一樣達到1/10-1/30個像素精度，因為測量應用中軟件能夠從圖像上提取的特征點非常少。
