随着人工智能的进步，算法开发过程变得更加优越，基于深度学习的检测模型通常与机器视觉系统相结合。这样的系统更容易训练和实施，工业机器视觉系统也更加可靠、稳健和稳定，它们具有很高的机械和温度稳定性，成本低但精度高，机器视觉在制造业中有许多不同的应用。
1、物体检测
机器视觉辅助系统查找单个对象而不是整个图像，目的是识别图像中的不同对象，以便消除与检查无关的对象，只关注相关对象。各种技术被用来使对象检测尽可能高效，物体检测在制造业的很多环节都有使用，如装配线、分拣、质量管理、库存管理等。例如，在变速箱装配链中，机器视觉分析特定零件的图像并确认是否存在该图像中的这些部分。
2、零件计数
这是一项缓慢而乏味的任务，但不需要太多的智慧来完成。然而，试图达到日常目标的手动操作员可能会在计数时出错，这可能会导致组装零件的大量延误。机器视觉可以使用其对象识别算法来检测零件，然后准确快速地对其进行计数。例如，在制造链中，机器视觉可以高效地计算堆叠中的活塞环。
3、表面缺陷识别
表面缺陷识别是另一种机器视觉应用，是质量控制中必不可少的步骤。人工识别表面缺陷是一项繁琐的任务，当人工操作员试图使供应与需求相匹配时，他们可能会遗漏缺陷。机器视觉可以在易于训练的模型中提供表面检测的准确性和效率。在制造业中，表面缺陷检测可以检测铸件、轴承和不同金属表面的缺陷。例如，包装缺陷识别可以帮助识别会在运输过程中造成损坏的不良包装。
4、打印缺陷识别
打印缺陷识别是检测打印异常的过程，例如颜色、文本或图案的不一致。人工操作员的人工检查可能会导致疏忽，从而导致最终产品的质量下降，机器视觉可以使用 AI 和深度学习执行打印缺陷识别。这负责打印、标签和包装打印。
5、打印字符读取
打印字符识别是使用OCR（光学字符识别）执行的机器视觉用例之一，机器视觉可以借助打印字符读取帮助跟踪制造供应链中的各种对象。它可以验证任何对象的名称标签和其他详细信息，并在对象经历其生命周期的各个阶段时更新对象的状态，它在物流中很有用，因为物品很容易被放错地方。
6、条码扫描
机器视觉可用于读取条形码和数据矩阵码，这将有助于对人工智能识别的产品进行分类，从而防止生产和包装过程出错。机器视觉条码扫描仪比可能容易出错的手动分类过程更有效，在制造过程中，条码扫描器可以根据产品的属性或特征来区分产品。
7、定位引导
机器视觉可以定位一个对象并说明其相对于正在寻找它的操作员的坐标或位置，在任何时间点定位对象的能力有助于物流和供应链管理。如果物品放错了位置，通过机器视觉进行物体检测可以轻松快速地找到物体的位置，在制造中，定位对象是必不可少的，因为各个部分从一个部分流入和流出另一个部分，机器视觉可以通过各种方式识别和跟踪所有此类对象。
8、尺寸测量
测量各种物体、它们的表面积、体积、长度和宽度对于估计它们在运输时占用的空间是必要的。物理检查只能给出这种测量的估计值。使用机器视觉，人工智能可以识别物体，并从图像中计算其几何尺寸。例如，发动机气缸孔的内径可以通过使用机器视觉的 2D 或 3D 相机拍摄的图像来测量。
9、机器人引导
这是一个机器视觉应用程序，涉及定位特定零件并确保其正确放置和定位，以便在生产中不会发生错误或停机，机器人引导可以通过机器控制器或机器人执行视觉辅助机器人操作。机器人可用于以高精度和准确度管理可重复的活动，不间断地工作以确保最大效率，并且可以轻松地用于手动操作员不安全的环境中。例如，自动拾取和放置将非常快速地组装任何对象的组件。
机器视觉是一种工具，可以通过人工智能和深度学习算法彻底改变制造业的效率和准确性，再加上控制器和机器人，这样的模型可以监控制造供应链中发生的一切，从组装到物流，只需最少的人工干预。它消除了手动操作带来的错误，并允许参与此类操作的人员从事更多的认知任务，因此机器视觉可以改变制造公司执行任务的方式。
