机器视觉检测在自动化方面是一个强大的、通用的工具。尽管技术不断的进步，但机器视觉实施视觉检测的过程都大致相同。通过对很多最佳实践的研究，总结出一些共有的规律。按照下面5个步骤会与最佳实践保持一致而避免潜在的陷阱。
设定对于一个机器视觉应用来说是至关重要的步骤，而且也是为视觉检测提供一个良好视野的主要因素。
1.评估应用
有些应用对于机器视觉并不合适。经验通常是很好的指标，不过如果有任何可行性的问题，先要进行测试。没有预见到的挑战可能会导致昂贵的硬件成本和时间延迟。
2.选择摄像机和光学器件
在选择摄像机时，用户需要考察下面这些基本功能：
● 彩色还是黑白；
● 分辨率；
● 固件功能；
● 检测速度；
● 透镜焦距。
摄像机制造商通常会提供一个在线计算器来辅助这一项工作。
3.考虑照明
照明的目的是使得关键的功能高度可见，同时降低可能扰乱检测工具的那些特征的可见性。找到正确的解决方案会需要实验、创造力以及经验。这是在安装过程中最有可能发生变化的检测部分，因此需要为项目做好尽职调查，并且在之前进行测试以确保项目的实施进展顺利。
表：为一个应用推荐的机器视觉像素
4.参数设定
一旦所有的部件都组装好了，就该让它工作起来了。在活动区域内设置好光圈和曝光，然后进行对焦。设定焦点和焦距，再调整光圈和曝光。设定位置和检测工具。在这个环节，很难给出一个标准答案，不过最重要的原则是使用最简单的检测工具来出色完成工作。
5.运行与验证
最初的编程通常是在一小部分样本基础上完成的，不过它们不能代表整个群体。在小的样本基础上训练系统，然后使用大量的样本来进行验证和调整。认真做好调试工作并且进行彻底的验证，就会收获一个可以引以为傲的机器视觉检测系统。
