制造业中，随着工业发展和自动化程度的不断提高，企业对质量检测提出了更为严格的要求。传统的质检工作，如涉及到物理强度、细小缺陷等难以用肉眼分辨，人工目检难以精准、高效地完成对这些复杂指标的检测。同时，部分行业中也不乏对人体有害的工作场景。
而机器视觉克服了人工质检的局限，已逐渐在制造业质量检测中广泛采用，助力工业智能制造质量把控。
01 识微知著，问题无所遁形
机器视觉智能检测算法，围绕工厂生产工艺流程，提供人员、物料、工序的图像识别、预警和联动系统，通过安装在工厂作业现场的视觉采集模块，实现对人员、设备、原料、环境的全方位实时监督，厂间瑕疵一目了然。一旦发现问题还将立即触发预警响应，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，有效实现找出问题，保障生产的目标。
02 差异分析，实现自动化检测
随着汽车加工工艺技术的提升以及模块化趋势的呈现，如今的汽车除了具备更强大的功能外，也在不断为消费者提供各种个性化的选择，如车内饰的组合变化上。在当前的业务流程中，车辆内饰是否按照生产工单的需求完成，是通过人工的方式进行核对和确认的，车辆内饰风格包括仪表板总成，副仪表总成，方向盘总成，顶棚总成，地板总成等等，人工检测的弊端在于需要检测的细分项多，从而造成了较大的工作量，耗时长，效率低。
机器视觉智能检测系统通过后台分析模块捕获所有待检测部件的图像，通过关键帧检测与部件匹配算法实现产线不停顿检测，每种内饰自动通过MES导入车辆工单数据，完成所有内饰总成的配色检测，确保颜色符合工单所配数据。该系统可以极大程度地替代原有的人工目检，实现车辆生产的自动化检测。
03 风险防控，保障安全生产
机器视觉，它能够用来监控生产设备或重要零部件，当设备被观测到发生一定的问题，如形状、颜色异常等，动作决策模块就能自动告警，提醒相关人员进行设备或零件的更换，在某些HSE要求较高的应用场景中，相比起原有的人工目检要更为高效及安全。
目前，机器视觉在非接触在线检测、工业图像采集处理及实时监控等方面得到了广泛的应用。机器视觉，提高工艺实时性与准确性，预防问题发生、优化工艺流程，从而切切实实地以“智”赋能，把好品质“大门”。
