机器视觉检测精度要求通常非常高，具体取决于应用场景和需求。
一般来说，对于检测有无、计数、特征检测及OCR（光学字符识别）的应用场景，机器视觉系统的检出率要求达到100%，准确率不低于99%。如果存在批量不良品未检出（例如，数量大于等于5件），则必须触发报警，要求人工干预。对于缺陷检测类的深度学习视觉系统，原则上可以适当降低对检出率的要求，但这也需要根据具体应用场景来确定。
此外，对于零件定位和测量的应用场景，有特定的精度指标要求，如Cg和Cgk应大于等于1.33，%GR&R（量具的重复性和再现性）应小于等于20%。如果%GR&R在20%~30%之间，则测量视觉系统需要进行整改；如果%GR&R大于30%，则该系统不可接受。
漏检率和误检率也是机器视觉系统的重要精度指标。原则上，机器视觉系统的漏检率要求为0，但根据具体应用场景（如深度学习混合缺陷检测），这一要求可以适当降低。误检率则通常要求不大于0.5%，不过，根据具体产量和单件检查返工时间，也可以计算出实际可接受的误检率。
