影响机器视觉检测结果的因素很多，以下是一些主要因素：

1、照明条件：照明条件对视觉检测结果有很大的影响。在不同的光照条件下，物体的亮度、纹理、表面颜色等都会发生变化，从而影响视觉检测算法的性能。例如，在强烈的光照下，物体的阴影可能会导致算法错误地将其识别为另一个物体。

2、图像质量：图像质量也是影响视觉检测结果的重要因素。图像可能存在模糊、噪声和失真等问题，这些问题会干扰视觉检测算法的运行。因此，在视觉检测之前，通常需要对图像进行预处理，以提高图像质量。

3、目标尺寸和分辨率：靶面的大小和分辨率也会对目视检查结果产生影响。当物体很小或分辨率较低时，它们可能很难在图像中被识别，这可能会导致视觉检测算法中的错误。因此，为了达到较高的检测精度，通常需要使用高分辨率图像或缩放目标尺寸。

4、目标形状和姿态：目标的形状和姿态对视觉检测结果也有影响。对于复杂的目标形状或多个目标之间的重叠，视觉检测算法可能会导致误判。此外，目标的姿势（如旋转、倾斜等）也会使视觉检测更加困难。

5、背景干扰：背景干扰是指图像中存在与目标相似的其他物体或结构，这些物体或结构会对视觉检测产生干扰。当背景中存在大量的干扰目标时，算法可能会将其错误地识别为目标，或者忽略目标。因此，背景的复杂性是影响视觉检测结果的重要因素。

6、数据多样性：数据的多样性对于视觉检测算法的训练和测试也是非常重要的。如果数据集过于同质化，即只包含特定类型的目标或特定场景的图像，那么检测算法可能无法适应不同的场景和目标类型。

7、算法的精度和鲁棒性：视觉检测算法本身的精度和鲁棒性也会对结果产生影响。果算法本身有缺陷或不精确，那么即使在理想的情况下，它的检测结果也可能是错误的或不准确的。

综上所述，影响视觉检测结果的因素包括照明条件、图像质量、目标尺寸和分辨率、目标形状和姿态、背景干扰、数据集的多样性以及算法的准确性和鲁棒性。需要综合考虑这些因素，不断优化视觉检测算法，以提高其性能和可靠性。