从图像中我们能得到很多可以量化的测量信息，如距离、角度、重心位置、面积、弧度等，在测量时需要考虑的问题包括基本影像参数、影像质量、校准情况和测量工具，将硬件和软件结合起来可帮助完成影像测量。 基本影像参数包括视野范围、工作距离、分辨率、景深和探头大小，通过这些参数可以确定被观察的物体或区域。 影像质量 影响尺寸测量的一个重要因素是影像质量，这是因为图中获取的信息直接决定了测量效果。利用信号整形之类的技术可以得到高质量数据，此外高精度影像硬件也有助于保证较高的影像质量。 分辨率和对比度是影像质量的重要组成部份，分辨率指影像系统所能重现的被测物体细节的数量，对比度则是影像系统所产生的被测物体与其背景之间的灰度差别。摄像头、镜头和灯光是决定分辨率和对比度的重要因素。影像系统所需小图素分辨率可由下式计算：小分辨率=（对象长端长度/小特征尺寸）×2。以条形码为例，假如长端长度为60mm，小特征尺寸是0.2mm，那么根据上式可算出其小分辨率应该是（60/0.2）×2=600。
镜头焦距是分辨率另一种表现形式，视野（FOV）指物体长端长度，工作距离（WD）是物体到镜头的距离，探头大小是摄像探头的尺寸，以mm表示。上述几项有如下关系：焦距=S×（WD/FOV）。 失真是另一个影响影像质量的因素，它指由于镜头光学误差引起几何偏差，从而在影像平面上造成物体错位，在计算时可以把测量失真考虑进去。 校准情况 校准就是指将图素测量值与现实世界的真实测量值联系起来的过程，当需要以实际长度单位进行**测量时，这个过程非常重要。能提供校准的影像硬件与软件有助于完成测量。 校准可解决并消除由于镜头失真、透视或方位偏移造成的误差，它还能把图像坐标转变为现实坐标或者相反。进行影像设置校准时，要用一个已知点距的点阵，从这个点阵中可得到校准或映像信息。 测量工具 测量工具是尺寸测量的一个重要部份，可以使用斑纹分析、边缘检测及图形匹配等测量工具有效完成测量，具有这些功能的影像软件能够拓展测量的性能。通过斑纹分析，阈值处理将产生一个二进制图像，把被测物体颗粒从背景中区分开，它将返回二进制物体属性以计算测量值，包括：以图素表示的尺寸、重心位置 、长端长度。 边缘检测能帮助找到图像中亮度产生剧烈变化的点，它可以快速确定物体边界线轮廓。有许多参数对边缘检测很重要，如： 对比度：边缘两边平均图素密度小差值 宽度：确定边缘任意一边对比度的平均图素值？锐度：边缘过渡区小图素数 图形匹配可以帮助找到图像中的参考图形并报告其在图像中的位置、旋转角度和比例，它在光线变化以及有噪声、模糊和部份阻挡的情况下也能正常工作。当精度小于图素数时，可以分数形式表示边缘检测或图形匹配信息，这种精度表示使用了插补和拟合技术，如果影像条件较好，可实现四分之一图素精度。