隨著人工成本的不斷提高，且人工容易受到主觀因素影響存在不穩定性等原因，導致制造企業的產品生產質量存在不確定性，對制造企業的高質量發展存在限制。

對于制造企業生產線來說，人工智能與機器視覺技術能夠實現穩定精準檢測，替代傳統人工視覺不穩定檢測，通過感知物體的位置、大小、形狀、顏色等信息，大幅提升產線智能化程度，同時推動信息技術工程自動化的發展，促進制造業轉型升級。

視覺檢測在現代工業自動化生產中的應用

機器視覺技術經過多年的創新發展，其精確性、持續性、高效性和可重復性等優勢進一步體現。目前，機器視覺技術被廣泛用于各行業現代工業智能化發展領域，包括識別定位控制、檢測精密加工、物體分揀搬運等。

識別定位控制

制造企業生產線通過機器視覺技術進行識別，能夠快速獲取圖像信息并進行分析處理，準確找到目標物體及其精確的位置信息，之后利用機器視覺做定位，操控外部執行機構對目標物體進行抓取。

檢測精密加工

由于生產工藝等因素的影響，生產線上的部件和產品往往存在缺陷，這些缺陷類型眾多需要通過機器視覺技術對部件和產品進行缺陷檢測、尺寸測量等。

無論是識別、定位、檢測還是引導，這些機器視覺的功能應用在形成閉環的生產流水線中都不是單獨存在的。目前機器視覺技術應用廣泛應用于食品、3C、半導體、物流和其他行業，并有效地提高生產效率和產品質量，實現生產線的自動化升級。

機器視覺系統在工業自動化優勢

檢測速度快

機器視覺系統的檢測速度達到毫秒級，能夠更快速的檢測產品，且對于高速移動物體的檢測較為精準，能夠大幅提升生產效率。

檢測精度高

機器視覺系統的檢測精度達到像素級，能夠對微小缺陷進行精準檢出。

檢測成本少低

機器視覺系統能夠對工業生產線進行高效檢測，能夠同時承擔多人工作，實現二十四小時持續作業。

檢測客觀性強

人工容易受到主觀情緒的影響，而機器視覺檢測可觀性強，檢測結果更加具有一致性。

除此之外，機器視覺技術還能為生產線提供感知，自動識別并處理場景信息，完成抓取指定物體的位置，使得生產過程更加智能化和柔性化。

在現代工業自動化生產中，制造企業通過機器視覺技術獲取大量信息，實現了對部件及產品的缺陷檢測和質量控制，提高了生產的靈活性和自動化程度，大幅提高生產效率和生產自動化，實現信息集成。

近年來，隨著機器視覺技術的全面普及和深度學習技術的不斷發展，深度學習技術將成為機器視覺檢測的熱門發展趨勢，助力自動化時代加速到來。