機器視覺是一項綜合技術，是實現工業自動化、工廠智能化的關鍵零部件之一。現在主要分布在電子制造業、汽車制造、制藥、食品與包裝機械等領域。此外，物流、食品、包裝、印刷等行業的滲透率也在提高。

在工業領域，機器視覺相當于生產設備的“眼睛”，可以解決人眼無法識別和檢測的工作。效率高、成本低的經濟效益，是視覺技術發展的出發點和落腳點。在客戶使用角度來說，制造商更傾向于高精度、高準確率，擁有大視野自動變焦檢測，以及軟件的快速導入等功能的技術。

檢測的高精度，高準確率，這是機器代替人眼最基礎的部分，也是最直接的目的。人工檢測很容易產生疲態，導致工作質量不穩定，尤其是在精密制造領域，機器視覺比人眼有著更大的優勢。現在機器人視覺測量和判斷已經非常成熟。例如，科技的視覺檢測系統，在自動化的機器人應用上，準確率可以達到97%以上。

載帶片材料表面缺陷在線機器視覺高速自動光學智能檢測系統設備，集合當前領先的機器圖像視覺采集技術、光電識別技術，以及配套的強大完整適合國內載帶片材料條件生產的電腦視覺圖像軟件和硬件組合，精準精密快速時效進行在線載帶片材表面缺陷/瑕疵的高速檢測報警，高速度高分辨率的工業相機影像圖像顯示瑕疵直觀超清晰。摒棄依靠繁瑣低質人工肉眼方式的“原始”在線質量檢測。視覺技術檢測因為采用統一的標準，所以不受人工產生疲勞/情緒/誤判等因素的影響，可極大提高生產效率及成品率，更可以降低人力成本和返貨返工成本，實現安全快速方便保質保量。同時，載帶片材表面缺陷在線機器視覺自動高速檢測系統設備，它實時提供全面精準的瑕疵超清晰圖像報告，及時處理提高載帶片材材料產品的優品。“載帶片材表面缺陷在線機器視覺自動高速光電智能檢測系統設備”（中英文操作界面），完全按照國內載帶片材生產的特定條件而設計研發制造。其中 “Bayesian 學習”的人工智能記憶和自覺自動算法學習是我們的亮點和優勢---這種計算機分析算法技術的運用在分析留存缺陷/瑕疵故障信號模式時，通過“Bayesian 學習”的人工智能記憶和自動學習機制，檢測/積累的產品缺陷事例越多，機器視覺檢測缺陷的準確率就越高，檢測速度也會更快。

全球工業智能化的發展，人工勞動力的的減少，以及消費者對產品的高要求，都使得企業加強對質量的把控，在眾多因素的影響下，機器人的視覺市場將會給智能制造的領域帶來新的發展。