机械制造行业需要消耗大量的能源和材料，会对环境形成污染。如何实现企业生产与生态发展建立平衡，就需要优化产能结构。机械制造过程中会产生噪音污染、原材料浪费、尾气排放等问题，解决起来也较为麻烦，而机械自动化的应用是优化产业结构的表现，以规范的产业标准和操作系统，来帮助机械制造业实现产能转型，实现绿色生产机制，从而符合国家倡导的可持续发展规划。
信息技术的发展，扩大了智能产业的规模，而在机械生产阶段，机械智能化操作将保障制造业生产的质量以及效率。随着社会科技的发展，精密复杂的机械设备成为时下发展需要的机械工具，而单靠人工是无法达到精密度，同时也将大大增加工人的任务量，人工智能的出现，代替了工人的操作，以超精读标准实现自动化生产，从而保障机械制造业生产的设备满足各大精密仪器的需求。
自动化技术是未来机械制造业必然应用的行业标准，但在我国的机械生产过程中，要以实际产业为基础，建立紧密的合作机制，以此来应用的实际效果，从而推动社会经济发展。当然，自动化技术的推广离不开相关技术人员的支持，在丰富自动化技术实用效果的同时，要发展相关配套的机械零部件，特别是核心控制元器件，要与操作系统协同发展，以严格的技术标准开拓世界市场，以此来推动我国自动化产业发展步伐。
国家经济的发展水平和国民生产总值都离不开机械制造业，而制造产业结构的优越性是展现机械制造实力和制造精度的重要影响因素。而在我国机械制造业发展阶段，积吸纳国外的机械制造经验，同时结合信息发展，实现操作成本低、灵活、的自动化生产技术。而在符合我国国情的框架之下，机械自动化技术标准得到大范围推广，并且在企业应用过程中，更是为企业带来益、高标准、高质量的产业结构，并企业产能转型，实现绿色生产，故而赢得了更广阔的发展空间。
设计参数：
护罩拉伸后的长度、压缩后的长度、行程、导轨宽度、防护罩总宽（指连接板的宽即滑台的宽度）、防护罩总高、导轨侧面的高度（指滑轮或滑块以下的高度）、导轨上护罩的高度、安装位置的高度（指滑轮或滑块到安装孔的高度）、安装板的高度（决定用多粗的螺丝）、滚轮或滑块的高度、材质、板材的厚度、护罩的形状。当前，机器视觉技术完全可以代替人类肉眼来实现视觉观察功能，甚至能够进行更精确的视觉判断与测量，借助计算机来对客观三维世界中的各种目标对象实施有效识别。就目前已有的机器视觉技术来看，它的判断灵敏度与测量精度都较高，而且判断测量速度快，噪声低，且具有较强的电磁干扰能力，可以进行与计算机联动的计算机信息数据处理过程，为企业生产降低工作量，生产效率。目前，机器视觉技术已经全面普及于各个行业领域，尤其是在机械制造自动化领域发挥了巨大作用。
机器视觉技术拥有独立系统，它主要通过图像摄取装置来转换被摄取目标，终形成图像信号，在经过图像的像素分布、亮度、颜色、数字化处理后终呈现出来。针对机器视觉系统的图像系统可以利用精密计算来明确各种图像目标特征，并根据这些特征来准确判断目标对象内容，基于视觉系统运行环境划分出PC-based与PLC-based两个系统。
机器视觉系统并不输出任何图像视频信号，它所输出的是经过特别运算处理后的检测结果，例如设备的尺寸数据等等。作为肉眼测量判断的替代者，它所采用的是CCD照相机，它将被摄取目标转换为图像信号，然后传送给专用图像处理系统进行亮度、颜色、像素等重要信息的处理，后转化提取数字化信号。系统会根据这些处理后的数字化信号的预设容许度来评判目标生产对象的相关尺寸、数量、长度、面积或位置等等，再利用PLC或PC等等上位机来进一步获得检测结果，控制诸如I/O系统或指挥运动系统进行相应的控制动作，促成设备工作流程[1]。
对于设备零件尺寸的精密测量，当前许多企业都会采用机器视觉技术。因为在机器视觉系统中拥有的光学系统、计算机处理系统以及CCD摄像头，它们收集光源，并将光源所发出的平行光束照射到被测对象检测部位，再配合显微光学镜组与摄像机面阵来呈现被测对象的边缘部分，后得出被测对象边缘轮廓实际位置。如果在测量中被测对象发生位移，则要对被测对象的边缘轮廓位置进行二次测量和图像处理，并结合两次测量来计算出位移量。另外，可根据位移前后的偏差位移量来合并两幅图像的边缘轮廓，将它们归整到同一图像中，这样还可以计算出两次测量的相应尺寸，测量精度。由于当前企业生产线采用大批量机械流水线生产模式，所以可以利用机器视觉系统来辅助大批量流水线产品生产，通过上述描述方法来实施在线检测过程，检测效率。客观讲，这种测量方法对于形状偏简单、尺寸偏小的设备元件非常适合。举个例子，当前汽车电子产品中的电子接插件就应该采用这种精密测量方法，成品生产效率与尺寸精度。根据已有的实践生产经验来看，该系统能够实现1分钟内数百件产品的检测，其数量级更是能够精确到0.01mm以内。
