我们已经知道，机器视觉技术与人工视觉及其他成像技术相比较，有着更高的分辨率、成像稳定性以及安全度，速度更快、应用范围更加广泛、自动化程度也更强，更容易满足各项应用的各种需求。目前，机器视觉技术的应用主要围绕在检测、测量与监测这三大板块，尤其在检测方面，机器视觉技术以其种种性能优势已经成为用户的首选。利用机器视觉技术进行检测，在快速长时间的流水线作业下，依然可以始终如一的准确对产品质量进行判定，有效解决了在快速生产模式下，出厂产品质量无法得到全面保障这一问题，大幅提高了生产效率。

        然而，纵使机器视觉技术在检测领域中的应用再怎样的占据优势，其都不会完全避免误差的出现，毕竟任何事物都不会是百分百完美的。因此，对机器视觉技术的误差控制是保障精确检测的关键所在。在机器视觉检测应用中，所存在的误差主要有机械误差、标定误差和分析误差三种。其中，机械误差是由系统机电执行部分硬件所引入的，例如有时需要移动工件的位置来进行多幅图像的采集，这时，机电运动系统的运动精度就会对检测的精度产生很大的影响等。那么，我们该如何尽量避免误差的发生呢？其方法主要有：

        1、将机电系统运动的步骤尽量进行简化，减少机械误差的出现概率；提高机电系统的硬件精度，使机器视觉技术在进行检测时，能够最大程度的保持准确度。

        2、采用较高精度标定算法和标定模板，有效避免标定误差的出现。

        3、提高图像质量，尽量采用较小的物像比，减少图像处理的复杂度，可以避免分析误差的出现。

        美国Epix公司始建于1983年，从成立之初就一直致力于为有视频及成像高端要求的客户提供高效经济的解决方案，包括图像采集、处理、分析、存储、传输及显示，产品广泛应用于获取文档、动态分析、科学研究、医疗影像和自动检测等。高品质的机器视觉系统，配合高水平的误差控制，是精准检测应用其中必不可少的关键因素。