隨著現(xiàn)在科學(xué)技術(shù)的進展，機器視覺設(shè)備差不多逐步開始應(yīng)用到工業(yè)當中，那么，機器視覺檢測設(shè)備是否能夠代替人眼檢測呢？
如果一個企業(yè)想要機器視覺檢測設(shè)備代替人眼檢測，是必須進行整體升級的，這關(guān)于小型的企業(yè)來講有一定的困難，同時，使用機器視覺檢測也必須相應(yīng)的人才，這又是另外一筆開支。因而講，現(xiàn)在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)中浮現(xiàn)，中小企業(yè)除非有必須進行升級替換的必要，否則都不可能考慮。 和成本相較為，技術(shù)是限制機器視覺代替人眼的關(guān)鍵性緣故，現(xiàn)在通過視覺檢測的應(yīng)用中，打光一直是一個難點，如果獲得的圖片讓人看還要認真斟酌才能給出結(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，要緊體現(xiàn)在非預(yù)期的缺陷識不上。目前機器視覺是給定一些具體的缺陷模式，來識不它們到底有沒有發(fā)生。這使得有時會有一些明顯缺陷，只是由于之前沒有發(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內(nèi)容，從而造成機器視覺檢測漏檢；如此的失誤人工檢測時，即使之前沒有發(fā)現(xiàn)過那個缺陷，但通過自身的推斷，仍然有極大幾率發(fā)現(xiàn)。
目前有很多智能相機供應(yīng)商，也有很多分析軟件供應(yīng)商，盡管各自公布的軟件算法各有特點，事實上用起來確實差不多，功能特別雷同。但基本上依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，從而給出判不結(jié)果，沒有一家有革命性的智能算法。
