随着科技日新月异的发展，机器视觉检测渐渐被人所知悉，机器视觉检测就是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而来判断OK或NG。但此项技术是否能全面取代人工目视检测？如果能，又可应用在哪些范围？如果不能，那全面替代人工目视检测的难度在哪里？
替代？但只能说可替代一部份，自动化升级需要资金，而目前中小型企业生存空间有限，且由于各种局限性，不愿投入大量资金，所以机器视觉检测目前在实力雄厚的企业里广泛应用。 而如今人工成本高，企业也在高成本运营，除非是必须要买，不然都会维持原始，采用传统的人工目测的检测方式。
在各种缺陷检测的应用中，打光是个难点。如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期打好光，突出检测物要检测的特征，算法并不是困难的东西。但并不是说算法已经够好，机器视觉和人类的差距还是非常大的！这里面最大的差距就是智能。没错，智能相机距离智能两个字，还有较长的一段距离。主要体现在：对于非预期的缺陷的识别。
在检测应用中，往往是给定一些具体的缺陷检测，使用机器视觉来识别它们是否存在或发生过。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。而传统的人工目测，虽然在操作流程中没要求让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它。
但机器视觉检测仍然很有市场，因为它解决了人类的一个非常严重的问题：不稳定。人工目测的作业人员，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生较高的漏检率。但是机器视觉检测没问题，它会按照事先设置好的参数，认真执行好检测的步骤。对于工厂的质量控制来说，会更愿意选择这项操作简单设置灵活的机器视觉检测技术，因为它可高精度、高效率、稳定可靠地检测出不良品，并自动剔除。
视觉检测系统在工业中的应用展示：
1、在新能源电池行业的应用：
涂布工艺中极片上下对齐检测；极片有无气泡及鼓包、有无漏金属、是否褶皱、有无刮伤等。
2、在机械制造领域的应用：
包括零部件外形尺寸检测、装配完整性检测、部件定位与形态识别、零件编号的同色凹字符识别等。
3、在电路板行业的应用：
包括PCB、BGA封装、管脚和贴片检测，以及焊点、元件缺失、方向错误等完整性检测。
4、在电子元器件行业的应用：
检测电子元器件是否存在凸点、露白、鼓包、孔偏、尺寸不良等缺陷瑕疵。
5、在食品包装行业的应用：
包括外观完整性检测、条码识别、密封性检测；生产日期、保质期字符识别等。
6、在纺织服装辅料行业的应用：
包括纽扣外观尺寸检测、字符识别、外观缺陷检测；断纱检测、织染检测、布料和皮革形状检测等。
7、在印刷行业的应用：
检查印刷打印过程中的质量问题，例如墨水堆积，飞墨，缺少打印/浅色打印，套印不准确，颜色偏差等。
机器视觉检外观检测设备已经被广泛应用于各个行业领域，以上我们只是例举了部分。此类设备能够提高生产的柔性和自动化程度，在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。
机器视觉检测设备相对于人工检测的优势：
1.非接触、无损检测，不会损坏或划伤产品。
2.速度快，可与生产线速度匹配，不耽误生产时间。
3.检测效率高，产品检测准确率高，改善了人工检测漏检、误检的缺陷。
4.全天24小时长时间工作，无视觉疲劳，工作稳定，工作效率高。
5.人工成本降低，机器视觉检测节省大量人工成本，为企业带来可观的效益。
6.适用性强，灵活性高，适应各种振动、潮湿、粉尘等恶劣环境。
在成本方面，机器视觉检测属于一次性投入，可以减少工业生产中人工及管理成本的长期投入。同时检测速度更快，单位产品检测成本更低。但机器视觉检测短期内不能完全全面取代人工目检，主要还不够智能，但是对于工业生产制造业工厂做质量控制来讲，机器视觉检测比传统人工目测更为靠谱。它对比传统人工目测更具有客观性、非接触性和高精度等特点。特别是在工业生产领域中，在重复和机械性的工作中具有强大的应用价值，对企业来说不仅确保了产品质量的稳定性而且还提高产品竞争力，且大大提高了工业自动化水平，助力生产行业转型。
