而機器視覺克服了人工質(zhì)檢的局限，已逐漸在制造業(yè)質(zhì)量檢測中廣泛采用，助力工業(yè)智能制造質(zhì)量把控。

機器視覺智能檢測算法，圍繞工廠生產(chǎn)工藝流程，提供人員、物料、工序的圖像識別、預(yù)警和聯(lián)動系統(tǒng)，通過安裝在工廠作業(yè)現(xiàn)場的視覺采集模塊，實現(xiàn)對人員、設(shè)備、原料、環(huán)境的全方位實時監(jiān)督，廠間瑕疵一目了然。一旦發(fā)現(xiàn)問題還將立即觸發(fā)預(yù)警響應(yīng)，真正做到事前預(yù)警，事中常態(tài)檢測，事后規(guī)范管理，有效實現(xiàn)找出問題，保障生產(chǎn)的目標。

隨著汽車加工工藝技術(shù)的提升以及模塊化趨勢的呈現(xiàn)，如今的汽車除了具備更強大的功能外，也在不斷為消費者提供各種個性化的選擇，如車內(nèi)飾的組合變化上。在當(dāng)前的業(yè)務(wù)流程中，車輛內(nèi)飾是否按照生產(chǎn)工單的需求完成，是通過人工的方式進行核對和確認的，車輛內(nèi)飾風(fēng)格包括儀表板總成，副儀表總成，方向盤總成，頂棚總成，地板總成等等，人工檢測的弊端在于需要檢測的細分項多，從而造成了較大的工作量，耗時長，效率低。

機器視覺智能檢測系統(tǒng)通過后臺分析模塊捕獲所有待檢測部件的圖像，通過關(guān)鍵幀檢測與部件匹配算法實現(xiàn)產(chǎn)線不停頓檢測，每種內(nèi)飾自動通過MES導(dǎo)入車輛工單數(shù)據(jù)，完成所有內(nèi)飾總成的配色檢測，確保顏色符合工單所配數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)可以極大程度地替代原有的人工目檢，實現(xiàn)車輛生產(chǎn)的自動化檢測。

機器視覺，它能夠用來監(jiān)控生產(chǎn)設(shè)備或重要零部件，當(dāng)設(shè)備被觀測到發(fā)生一定的問題，如形狀、顏色異常等，動作決策模塊就能自動告警，提醒相關(guān)人員進行設(shè)備或零件的更換，在某些HSE要求較高的應(yīng)用場景中，相比起原有的人工目檢要更為高效及安全。

目前，機器視覺在非接觸在線檢測、工業(yè)圖像采集處理及實時監(jiān)控等方面得到了廣泛的應(yīng)用。機器視覺，提高工藝實時性與準確性，預(yù)防問題發(fā)生、優(yōu)化工藝流程，從而切切實實地以“智”賦能，把好品質(zhì)“大門”。