一、组织结构
       机器视觉应用项目涵盖了光、机、电、液、气、软件、网络、数据库等多种技术，项目管理繁琐且细致，一个典型的商业化的机器视觉项目需要一个团队参与，这个团队包括项目经理、研发小组、文档管理小组和安装与测试小组。项目经理对机器视觉系统必须非常专业和熟悉，负责项目的总体设计、任务分配、进度安排和必要的开发工作；研发小组致力于光学系统设计、机械安装结构设计、信号与电气设计、软件功能设计和代码开发，并负责现场安装和高度；文档管理小组负责所有相关文档的建立、修订和使用维护说明书的撰写，与研发小组交叉进行，并行工作；安装与测试小组主要负责软件功能的测试和完善，软件培训以及现场使用情况的跟踪，可与研发共同进行。
二、视觉系统的评价指标
       机器视觉系统是通过机器代替人眼检测功能的系统，其应用效果能显著节省劳动力，提高产品质量，降低废品率，节约原材料，并为企业建立良好的质量管理形象，只有通过这些产品质量优势指标，才能说服用户。
       机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下可靠性。因此，检测精度、检测速度和系统的可靠性，都可以作为视觉系统的评价指标。
       检测精度因系统而异。例如，在尺寸测量机器视觉系统中，测量检测精度可以达到0.01mm；在表面缺陷检测视觉系统中，缺陷面积可以达到0.1mm*0.1mm。
       机器视觉的检测速度需要与生产速度或生产线上的生产节拍相匹配。例如，视觉系统有足够的能力达到10000件/min的在线检测速度；高速印刷生产线上，检测速度可以达到300米/分钟。
       平均无故障时间，是衡量一个产品（尤其是电器产品）的可靠性指标。单位为“小时”。它反映了产品的时间质量，是体现产品在规定时间内保持功能的一种能力。具体来说，是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔。它适用于可维修产品。
       同时，机器视觉系统应用技术的进步使得其使用已极为方便。值得注意的是，当评估在生产线上安装机器视觉系统的可行性时，制造商们越来越多地把机器视觉系统易于安装维护亦作为了一个主要因素来考虑。
三、文档管理
       机器视觉应用项目的文档应包括：
       系统综述，性能描述；
       检测对象的描述：尺寸、颜色、数量等物理变量；
       视觉系统的性能要求：速度，精确度，可靠性
       检测过程：部件如何进入相机视野、如何设计外触发等；
       光学：场景大小，距离等；
       机械要求：尺寸限制，安装方式，封装方式；
       附件要求：电源等；
       环境要求：环境光，温度，湿度，灰尘，污垢，清洗方式等；
       设备接口：网络等；
       操作接口：屏幕，控制器，操作权限等；
       技术支持：培训，维护，升级等。
四、产品测试
       机器视觉项目要在生产现场长期、稳定、易维护的运行，在测试阶段需要解决以下问题：
       1. 操作界面：控制器和屏幕显示是否符合人机工程； 
       2.检测精度：准确性和可重复性；
       3.检测效率：能否满足生产能力的要求；
       4.灵敏度：环境和系统的微小变化会不会造成性能变化；
       5.可维护性：零件更换和光学校准是否容易；
       6.长时间运行的稳定性。
五、成本核算
       经济指标是对机器视觉系统评价的重要内容之一。机器视觉系统成本包含初期成本和操作成本。
       初期成本包括：
       设备采购；2.系统开发和集成费用；3.运输与安装费用；4.培训费用；5.项目管理费用
       操作成本包括：
       定期维护；2.再培训；3.系统升级

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