機械制造行業需要消耗大量的能源和材料，會對環境形成污染。如何實現企業生產與生態發展建立平衡，就需要優化產能結構。機械制造過程中會產生噪音污染、原材料浪費、尾氣排放等問題，解決起來也較為麻煩，而機械自動化的應用是優化產業結構的表現，以規范的產業標準和操作系統，來幫助機械制造業實現產能轉型，實現綠色生產機制，從而符合國家倡導的可持續發展規劃。

信息技術的發展，擴大了智能產業的規模，而在機械生產階段，機械智能化操作將保障制造業生產的質量以及效率。隨著社會科技的發展，精密復雜的機械設備成為時下發展需要的機械工具，而單靠人工是無法達到精密度，同時也將大大增加工人的任務量，人工智能的出現，代替了工人的操作，以超精讀標準實現自動化生產，從而保障機械制造業生產的設備滿足各大精密儀器的需求。

自動化技術是未來機械制造業必然應用的行業標準，但在我國的機械生產過程中，要以實際產業為基礎，建立緊密的合作機制，以此來應用的實際效果，從而推動社會經濟發展。當然，自動化技術的推廣離不開相關技術人員的支持，在豐富自動化技術實用效果的同時，要發展相關配套的機械零部件，特別是核心控制元器件，要與操作系統協同發展，以嚴格的技術標準開拓世界市場，以此來推動我國自動化產業發展步伐。

國家經濟的發展水平和國民生產總值都離不開機械制造業，而制造產業結構的優越性是展現機械制造實力和制造精度的重要影響因素。而在我國機械制造業發展階段，積吸納國外的機械制造經驗，同時結合信息發展，實現操作成本低、靈活、的自動化生產技術。而在符合我國國情的框架之下，機械自動化技術標準得到大范圍推廣，并且在企業應用過程中，更是為企業帶來益、高標準、高質量的產業結構，并企業產能轉型，實現綠色生產，故而贏得了更廣闊的發展空間。

設計參數：

護罩拉伸后的長度、壓縮后的長度、行程、導軌寬度、防護罩總寬（指連接板的寬即滑臺的寬度）、防護罩總高、導軌側面的高度（指滑輪或滑塊以下的高度）、導軌上護罩的高度、安裝位置的高度（指滑輪或滑塊到安裝孔的高度）、安裝板的高度（決定用多粗的螺絲）、滾輪或滑塊的高度、材質、板材的厚度、護罩的形狀。當前，機器視覺技術完全可以代替人類肉眼來實現視覺觀察功能，甚至能夠進行更精確的視覺判斷與測量，借助計算機來對客觀三維世界中的各種目標對象實施有效識別。就目前已有的機器視覺技術來看，它的判斷靈敏度與測量精度都較高，而且判斷測量速度快，噪聲低，且具有較強的電磁干擾能力，可以進行與計算機聯動的計算機信息數據處理過程，為企業生產降低工作量，生產效率。目前，機器視覺技術已經全面普及于各個行業領域，尤其是在機械制造自動化領域發揮了巨大作用。

機器視覺技術擁有獨立系統，它主要通過圖像攝取裝置來轉換被攝取目標，終形成圖像信號，在經過圖像的像素分布、亮度、顏色、數字化處理后終呈現出來。針對機器視覺系統的圖像系統可以利用精密計算來明確各種圖像目標特征，并根據這些特征來準確判斷目標對象內容，基于視覺系統運行環境劃分出PC-based與PLC-based兩個系統。

機器視覺系統并不輸出任何圖像視頻信號，它所輸出的是經過特別運算處理后的檢測結果，例如設備的尺寸數據等等。作為肉眼測量判斷的替代者，它所采用的是CCD照相機，它將被攝取目標轉換為圖像信號，然后傳送給專用圖像處理系統進行亮度、顏色、像素等重要信息的處理，后轉化提取數字化信號。系統會根據這些處理后的數字化信號的預設容許度來評判目標生產對象的相關尺寸、數量、長度、面積或位置等等，再利用PLC或PC等等上位機來進一步獲得檢測結果，控制諸如I/O系統或指揮運動系統進行相應的控制動作，促成設備工作流程[1]。

對于設備零件尺寸的精密測量，當前許多企業都會采用機器視覺技術。因為在機器視覺系統中擁有的光學系統、計算機處理系統以及CCD攝像頭，它們收集光源，并將光源所發出的平行光束照射到被測對象檢測部位，再配合顯微光學鏡組與攝像機面陣來呈現被測對象的邊緣部分，后得出被測對象邊緣輪廓實際位置。如果在測量中被測對象發生位移，則要對被測對象的邊緣輪廓位置進行二次測量和圖像處理，并結合兩次測量來計算出位移量。另外，可根據位移前后的偏差位移量來合并兩幅圖像的邊緣輪廓，將它們歸整到同一圖像中，這樣還可以計算出兩次測量的相應尺寸，測量精度。由于當前企業生產線采用大批量機械流水線生產模式，所以可以利用機器視覺系統來輔助大批量流水線產品生產，通過上述描述方法來實施在線檢測過程，檢測效率。客觀講，這種測量方法對于形狀偏簡單、尺寸偏小的設備元件非常適合。舉個例子，當前汽車電子產品中的電子接插件就應該采用這種精密測量方法，成品生產效率與尺寸精度。根據已有的實踐生產經驗來看，該系統能夠實現1分鐘內數百件產品的檢測，其數量級更是能夠精確到0.01mm以內。