机器视觉检测的精度可以非常高，具体数值取决于多种因素。以下是一些关键点：

 机器视觉检测精度的决定因素

- 分辨率：分辨率的计算公式为视野(Field of View)除以像素(Pixel)。例如，使用200万像素相机监控30mm*10mm的产品时，分辨率为0.019mm/Pixel。

- 有效像素：有效像素的数量直接影响精度。一般情况下，如果使用正面打光，有效像素为1个；使用背光，有效像素为0.5个。

- 光源和相机类型：光源的选择和稳定性、相机的传感器类型、像素和帧数都会影响检测精度。

 提高机器视觉检测精度的常见方法

- 选择合适的光源并进行校准：合适的光源可以突出图像特征，减少处理难度，提高系统精度和可靠性。

- 使用高质量的工业相机和镜头：高分辨率的相机和光学性能良好的镜头可以捕捉更清晰的图像，提高检测精度。

- 优化机器视觉软件：选择合适的机器视觉软件，利用先进的图像处理算法，可以提高检测的准确性。

 机器视觉检测精度的实际应用案例

- 在某些高精度应用中，如晶圆检测，机器视觉检测的精度可以达到按小缺陷的大小来定义，此时视觉检测精度也是像素精度。

机器视觉检测的精度是一个动态变化的范围，它受到多种因素的影响。通过选择合适的分辨率、有效像素、光源、相机和镜头，以及优化软件算法，可以显著提高机器视觉检测的精度。