目前，机器视觉软件的竞争，已从过去单纯追求软件多功能的竞争，转向对检测算法的准确性、高效性的竞争。常规的机器视觉软件均可提供搜索、光学字符识别、边缘、blob分析、卡尺工具等多种检测功能，但由于算法设计的不同，其检测效果却存在较大的差异。优良的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速而准确的检测，并*大限度的减少对硬件系统的依赖性。面对不同公司的机器视觉软件，客户在挑选时应该考虑哪些因素呢？
1.定位
对象或特征的**定位是一个检测系统或由视觉引导的运动系统的重要功能。
2.光学装置与照明
适当的光学装置和照明对视觉应用的成功至关重要。
3.完整的工具集对绑在一起的多个工具
机器视觉软件主要以两种典型的形式出售，一种是完整的视觉工具集，另一种是用于特定任务的工具的应用，*终用户的应用将决定是使用一套完整的视觉工具集还是使用众多的特定的工具。
4.编程和操作方便 简洁、直观的图形界面是容易使用和设置的关键
机器视觉产品主要区别在于他们的图形接口，接口应该从“设置”和“操作”两方面来评价。
5.亚象素精度
机器视觉算法具有亚象素的能力，即这些算法能够测量或得出比一个象素更小的单位。
6.将来的升级
机器视觉系统可应用在各种场合，当选择一个系统时应考虑系统将来的升级。
7.图象预处理
图象预处理算法能把图象的特征点放大，以使视觉工具能更好的检测它们。
8.视觉引导的运动
如果你的应用需要一个视觉系统来引导机器人，那么必须知道视觉系统与运动系统是如何集成的。
9.系统集成
10.工厂层连接
通用的接口象串口（RS-232）、RS-485、并口、Ethernet、Devicenet、数字I/O等，更新的接口如IEEE-1394和USB也得到了广泛的应用，当评估视觉系统时，要考虑工厂层的可连接性。