當(dāng)肉眼無法精確分辨產(chǎn)品真假優(yōu)劣時，高度智能的機器視覺設(shè)備就成為了替代的首選。

制造行業(yè)自動化進程的加快，導(dǎo)致各種零部件尺寸、大小、瑕疵、外觀缺陷等方面的檢測也越來越嚴(yán)格，而傳統(tǒng)的認(rèn)購肉眼檢測根部無法滿足高速精確的檢測要求。因此高效精確、性能穩(wěn)定、智能自動的機器視覺檢測系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于各種制造領(lǐng)域。

隨著機器視覺技術(shù)日趨成熟，越來越多的制造企業(yè)考慮如何采用機器視覺來幫助生產(chǎn)線實現(xiàn)檢查、測量和自動識別等功能，以提高效率并降低成本，從而實現(xiàn)生產(chǎn)效益最大化。

機器視覺能否全面取代人工檢測，需要分為兩個方面，一是成本，二是技術(shù)。

如果企業(yè)要進行機器視覺檢測代替人眼檢測，需要進行升級，這對于中小型企業(yè)來說是比較困難的支出，同時使用機器視覺檢測后也需要相關(guān)人才，這又是另一筆支出。也因此，目前機器視覺檢測代替人眼檢測僅在部分實力雄厚的大型企業(yè)中出現(xiàn)，中小企業(yè)除非有必須進行升級替換的必要，否則都不會考慮。
與成本相比，技術(shù)則是限制機器視覺檢測代替人眼檢測的關(guān)鍵原因，目前通過機器視覺檢測應(yīng)用中，打光是一個難點，如果獲得的圖片讓人看還要仔細(xì)斟酌才能給出結(jié)果，那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光，突出所要檢測的特征，算法并不是困難的東西。

機器視覺檢測目前在智能上與人相比甚大，主要體現(xiàn)在非預(yù)期的缺陷識別上。目前機器視覺是給定一些具體的缺陷模式，來識別它們到底有沒有發(fā)生。這使得有時會有一些明顯缺陷，只是因為之前沒有發(fā)生或發(fā)生模式多樣化，從而在機器視覺系統(tǒng)里沒有存儲具體信息，從而導(dǎo)致機器視覺檢測漏檢；這樣的失誤人工檢測時，即使之前沒有發(fā)現(xiàn)過這個缺陷，但通過自身的判斷，仍然有極大幾率發(fā)現(xiàn)。

目前有許多智能相機供應(yīng)商，也有許多分析軟件供應(yīng)商，雖然各自發(fā)布的軟件算法各有特點，其實用起來真的差不多，功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步驟去處理相機獲得的圖片，從圖片上去分析某個預(yù)期中的特征，從而給出判別結(jié)果，沒有一家有革命性的智能算法。

機器視覺檢測短期內(nèi)是達不到人類般智慧識別的，因為圖像分析算法相關(guān)的理論都還沒有準(zhǔn)備好。

但是，機器視覺檢測相較于人眼檢測有個最大的優(yōu)點，就是穩(wěn)定性。人工通過肉眼進行檢測，即使設(shè)計很好的獎懲制度，也有可能出現(xiàn)漏檢率，而機器視覺檢測則不會出現(xiàn)因為疏忽大意而造成的漏檢。因此，工廠檢測最需要的穩(wěn)定檢測方面，機器視覺檢測優(yōu)于人眼檢測，即使出現(xiàn)前文所說的非算法內(nèi)特殊缺陷，那畢竟是小概率事件，經(jīng)常發(fā)生的缺陷機器視覺檢測還是能夠發(fā)現(xiàn)。

同時就成本而言，隨著機器視覺的發(fā)展，價格下降趨勢下，能夠得到更高普及，就目前而言，一般工廠的四班次需要四個操作員，其一年成本也超過20萬，而20萬差不多可以搞一套機器視覺了。

所以，機器視覺檢測代替人工檢測，是一種趨勢，將會得到越來越多的普及，目前制約的主要原因，在于機器視覺檢測的智能化不夠。機器視覺全面取代人工檢測，還需要很長時間的進步。