质量控制对于所有行业都是必不可少的。从制造到医学研究再到农业，在整个过程中进行检查有助于确保更高质量的产品。过去，都是通过人工来完成的，需要发费很多时间进行检查。但是由于强大的视觉机器，人类已经摆脱了这些令人疲劳的任务这些单调重复性的工作。

视觉机器应用在过去十年中急剧增长，几乎可以在各行各业中看到，从药品检查到选择用于制造酒桶的合适木材。自动化工作几乎都会有视觉机器。它提供更快、更可靠的结果。最终生产出更高效、质量更好、成本更低的产品。
视觉机器包括相机、图像处理器和分析图像的软件。分析图像后，自动化系统通常会做出决定。许多检测应用使用2D灰度图像。具有高帧速率和大分辨率的最先进传感器可实现比以往更多的用例。借助能够更快、更准确地吞吐量的相机和处理器，在更广泛的视野中检测更小的不一致性更容易获得且成本更低。

随着相机的不断进步和更多功能的出现，检查的数量和检查的类型也在增加。标准相机架构增加了更大的现场可编程门阵列 (FPGA)，允许更高水平的计算。这些组件非常适合成本较低的可扩展检测应用。

视觉机器的一项最新进展是与人工智能和机器学习技术的集成。随着该领域的不断发展，视觉机器将不再局限于一组预编程变量。凭借基于海量数据集做出决策的能力，有朝一日可以消除检查错误，从而提高消费者的产品安全性和质量。