机器视觉在零件尺寸和形状检测中的准确度主要通过以下几个方面来保证：
1. 高精度测量技术
机器视觉系统利用高精度传感器和图像处理算法，能够精确测量零件的尺寸和形状。这种高精度测量减少了因尺寸不符或形状问题导致的返工和停工，从而提高了检测的准确性。
2. 影响精度的关键因素控制
图像质量、相机分辨率：图像质量和相机分辨率是影响机器视觉测量精度的关键因素。使用的相机分辨率越高，成像物体表面的分辨率也越高，系统的检测精度也相应提高。
照明条件：适当的照明条件对于获取清晰的图像至关重要，从而有助于提高检测精度。
算法设计和参数设置：优化算法设计和参数设置可以进一步提高机器视觉系统的测量精度。
3. 公差控制与良品率管理
在机器视觉检测中，通过合理设置公差范围，可以确保零件尺寸和形状在允许的变动量内，从而提高产品的质量和性能。良品率的管理也是保证准确度的重要环节，通过视觉检测设备的良品率假定和实际操作，可以推断出准确率和误判率的关系，进而优化检测过程。
4. 实时监控与反馈
机器视觉检测系统可以实时监控零件的生产过程，及时发现异常情况并自动报警。这种实时监控功能使得生产管理者能够迅速响应问题，调整生产参数，确保生产流程的顺畅进行，从而间接保证了检测的准确度。
5. 非接触式测量与智能化技术
机器视觉检测系统采用非接触式测量方式，避免了传统检测方法可能对零件造成的二次损伤。随着人工智能和深度学习技术的发展，视觉检测系统能够实现更加智能化的检测和分析功能，自动适应不同的检测环境和零件类型，进一步提高检测的准确性和效率。
机器视觉在零件尺寸和形状检测中的准确度通过高精度测量技术、影响精度的关键因素控制、公差控制与良品率管理、实时监控与反馈以及非接触式测量与智能化技术等多个方面来保证。
