早期机器视觉主要以2D图像处理为主，随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，2D的局限性逐渐暴露出来，例如在检测PCBA板卡的元器件浮高、翘角、立碑等指标时，仅仅依据RGB信息无法稳定检测、无法测量焊点爬锡的爬坡角度，尺寸等指标。而借助3D成像系统，则可以利用三维信息更加稳定的完成视觉AI瑕疵检测的任务，而对于2D检测项，也可以完全兼容。从目前的应用趋势来看，3D的应用范围愈加广泛。

机器视觉检测范围：金属行业、锂电行业、PCB线路板行业、薄膜行业、玻璃行业、无纺布行业、纸张行业等行业的产品。除了这些产品，机器视觉还能解决人脸识别、物品分类、快递分拣等。视觉AI瑕疵检测常见的类型：斑点、刮痕、凹凸、结点、黑点、印子、气泡、杂质、压伤、褶皱、虫斑、针孔、锡点、结石等。

机器视觉是利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合。机器视觉综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域，虚数科技numimag工业缺陷检测运用视觉AI瑕疵检测实现对产品外观的视觉AI瑕疵检测。