机器视觉检测是一个很广泛的应用，它可以引进到各种生产作业流水中去，降低生产的成本和提高产品的质量，保证生产的产品或者其他作业达到预定的合格率。拿手机来说，一部手机从零部件到整机，中间可能经历了几百种不同过程的外观缺陷检测，其中的缺陷类型多达数十种，例如尺寸不良，边角缺料，肥边，表面划痕，表面污物，字符logo漏印，错印等。

      视觉检测系统系列，采用人工智能技术，对于用户定义的缺陷类别进行自学习，可以根据缺陷类别中较为细微的差异进行准确识别，并对检测到的不同缺陷做可靠记录。

　　从成本上看，购买一套系统，可长期使用，基本上1-2年便可回本，相较于如今高昂的人工成本，视觉检测系统有着很好的经济效益。此外，若是采用人工检测的方式，在工作过程中，还存在效率低、易疲劳、人员流动率高需要反复培训等问题，因此，采用视觉缺陷检测系统代替人工检测已经是大势所趋。

　　从技术上看，机器视觉经过多年的发展，并融合深度学习等智能算法，已经相对成熟，并已经应用于许多场景。