近年来，机器视觉检测技术已经有了很大发展，现在在很多情况下能与人们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法，当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理影像。如果提供内建附加信息的图片库，智能软件可自学在哪里发现错误，而无需任何人编写任何一行程序代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的，哪些是坏的，或显示缺陷位于何处，且即使是改变设计的产品也能被辨识，在任何情况
自动视觉检测
近年来，机器视觉检测技术已经有了很大发展，现在在很多情况下能与人们的解读能力相媲美。使用复杂的自学视觉算法，当前的技术能够以与人脑执行任务相同的方式处理影像。如果提供内建附加信息的图片库，智能软件可自学在哪里发现错误，而无需任何人编写任何一行程序代码。这些附加信息可以指出哪些产品是好的，哪些是坏的，或显示缺陷位于何处，且即使是改变设计的产品也能被辨识，在任何情况下，机器视觉都可以匹敌甚至超越我们眼睛和大脑的视觉检测能力。
众所周知，食品药品关系到人类的生命健康，如果因为药品的质量问题而对人的生命造成威胁，这将是一个大的灾难。因而各药品生产厂家，尤其是世界大厂对药品的整个生产过程甚至后段的包装都给予了非常大的重视。在食品药品的生产、包装过程中，无论是药品的泡罩包装、液体灌装，还是后段的压盖、贴标、喷码，以及后的装盒检测，机器视觉检测技术都可以发挥其强大的功能。
电子电器行业的飞速发展，让消费者在追求高科技的同时，对产品性能和有了更多的关注。在国内,设备视觉检测技术主要应用于定位、检测、测量和识别四个主要方面。工件位置的不一致性是导致测量检测的一个关键要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测，设备视觉检测系统在获取产品图片信息时需要确保产品所抵达的位置是同一个位置，否则会出现定位不准确，测量工具出现的位置就不准确，导致测量结果出现偏差，对于产品的合格性很难把控。
工业化环节的人工智能应用，绝大多数都与机器视觉技术有关，投资方都急切的希望能通过神经网络软件，对自动化生产线上的视觉处理环节进行教育训练，得到准备的动作与数据，越来越多的替代人工操作部分。目前在操作动作的人工智能应用部分，由于处理起来相对简单，可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练，短期内就能获得较好的效果，取代操作员人的工作。
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