隨著人工智能的進步，算法開發過程變得更加優越，基于深度學習的檢測模型通常與機器視覺系統相結合。這樣的系統更容易訓練和實施，工業機器視覺系統也更加可靠、穩健和穩定，它們具有很高的機械和溫度穩定性，成本低但精度高，機器視覺在制造業中有許多不同的應用。

　　1、物體檢測

　　機器視覺輔助系統查找單個對象而不是整個圖像，目的是識別圖像中的不同對象，以便消除與檢查無關的對象，只關注相關對象。各種技術被用來使對象檢測盡可能高效，物體檢測在制造業的很多環節都有使用，如裝配線、分揀、質量管理、庫存管理等。例如，在變速箱裝配鏈中，機器視覺分析特定零件的圖像并確認是否存在該圖像中的這些部分。

　　2、零件計數

　　這是一項緩慢而乏味的任務，但不需要太多的智慧來完成。然而，試圖達到日常目標的手動操作員可能會在計數時出錯，這可能會導致組裝零件的大量延誤。機器視覺可以使用其對象識別算法來檢測零件，然后準確快速地對其進行計數。例如，在制造鏈中，機器視覺可以高效地計算堆疊中的活塞環。

　　3、表面缺陷識別

　　表面缺陷識別是另一種機器視覺應用，是質量控制中必不可少的步驟。人工識別表面缺陷是一項繁瑣的任務，當人工操作員試圖使供應與需求相匹配時，他們可能會遺漏缺陷。機器視覺可以在易于訓練的模型中提供表面檢測的準確性和效率。在制造業中，表面缺陷檢測可以檢測鑄件、軸承和不同金屬表面的缺陷。例如，包裝缺陷識別可以幫助識別會在運輸過程中造成損壞的不良包裝。

　　4、打印缺陷識別

　　打印缺陷識別是檢測打印異常的過程，例如顏色、文本或圖案的不一致。人工操作員的人工檢查可能會導致疏忽，從而導致最終產品的質量下降，機器視覺可以使用 AI 和深度學習執行打印缺陷識別。這負責打印、標簽和包裝打印。

　　5、打印字符讀取

　　打印字符識別是使用OCR（光學字符識別）執行的機器視覺用例之一，機器視覺可以借助打印字符讀取幫助跟蹤制造供應鏈中的各種對象。它可以驗證任何對象的名稱標簽和其他詳細信息，并在對象經歷其生命周期的各個階段時更新對象的狀態，它在物流中很有用，因為物品很容易被放錯地方。

　　6、條碼掃描

　　機器視覺可用于讀取條形碼和數據矩陣碼，這將有助于對人工智能識別的產品進行分類，從而防止生產和包裝過程出錯。機器視覺條碼掃描儀比可能容易出錯的手動分類過程更有效，在制造過程中，條碼掃描器可以根據產品的屬性或特征來區分產品。

　　7、定位引導

　　機器視覺可以定位一個對象并說明其相對于正在尋找它的操作員的坐標或位置，在任何時間點定位對象的能力有助于物流和供應鏈管理。如果物品放錯了位置，通過機器視覺進行物體檢測可以輕松快速地找到物體的位置，在制造中，定位對象是必不可少的，因為各個部分從一個部分流入和流出另一個部分，機器視覺可以通過各種方式識別和跟蹤所有此類對象。

　　8、尺寸測量

　　測量各種物體、它們的表面積、體積、長度和寬度對于估計它們在運輸時占用的空間是必要的。物理檢查只能給出這種測量的估計值。使用機器視覺，人工智能可以識別物體，并從圖像中計算其幾何尺寸。例如，發動機氣缸孔的內徑可以通過使用機器視覺的 2D 或 3D 相機拍攝的圖像來測量。

　　9、機器人引導

　　這是一個機器視覺應用程序，涉及定位特定零件并確保其正確放置和定位，以便在生產中不會發生錯誤或停機，機器人引導可以通過機器控制器或機器人執行視覺輔助機器人操作。機器人可用于以高精度和準確度管理可重復的活動，不間斷地工作以確保最大效率，并且可以輕松地用于手動操作員不安全的環境中。例如，自動拾取和放置將非常快速地組裝任何對象的組件。

　　機器視覺是一種工具，可以通過人工智能和深度學習算法徹底改變制造業的效率和準確性，再加上控制器和機器人，這樣的模型可以監控制造供應鏈中發生的一切，從組裝到物流，只需最少的人工干預。它消除了手動操作帶來的錯誤，并允許參與此類操作的人員從事更多的認知任務，因此機器視覺可以改變制造公司執行任務的方式。