影像测量系统的分析涉及到多个方面，主要包括镜头的光学特性、图像处理算法、测量设备的机械精度、环境因素等。

　　1. 光学特性

　　光学系统对影像测量的准确性有着直接影响。大视场系统和焦距的选择并不一定能保证产生远心像，光学系统的复杂性使得图像可能会出现球形“不成形”等失真现象。这种失真虽然可能难以用肉眼检测到，但对于测量精度却非常不利。因此，在选择和使用影像测量设备时，需要考虑到光学系统的特性，尤其是在进行精密测量时。

　　2. 图像处理算法

　　影像测量仪的测量误差与图像处理算法密切相关。不同的图像处理技术会导致识别和量化误差，从而影响最终的测量结果。例如，边缘提取的方法不同，会对同一个被测件的边缘位置产生变化，进而影响测量结果。因此，在影像测量中，选择合适的图像处理算法对提高测量精度至关重要。

　　3. 机械精度

　　影像测量仪的机械结构也会影响测量的准确性。导向机构的误差、安装误差以及运动部件的直线运动定位误差等都会导致测量误差。高质量的镜头和运动导向机构可以减少这类误差的影响，但精密测量中仍需考虑到各种可能的误差来源，并对测量结果进行修正。

　　4. 环境因素

　　影像测量的环境条件，如温度变化、电压波动、照明条件变化等，也会引起测量误差。这些因素可能导致影像测量仪的零部件尺寸、形状、相互位置关系发生变化，从而影响仪器的精度。因此，稳定的测量环境和控制条件对于保证测量准确性是必不可少的。

　　5. 测量系统分析(MSA)

　　还需要进行测量系统分析(MSA)，以评估测量系统的变差和准确性。MSA涉及选择合适的量具、确保测量系统的稳定性和受控状态，以及对测量数据进行统计分析，以判断测量系统是否可接受。MSA有助于了解测量数据的可靠性和代表性，从而提高测量数据的质量和一致性。

　　综上所述，影像测量系统的分析是一个复杂的过程，需要综合考虑光学特性、图像处理算法、机械精度、环境因素等多个方面。通过合理的设计和专业的操作，可以最大限度地减少误差，提高测量的准确性。