汽车制造是一个高度复杂且精密的过程，零部件的质量直接关系到整车的性能、安全和可靠性。一台汽车所用的紧固件占汽车总零件的 40%，一台轻型车或者轿车用到的螺丝等零件至少 5000 个，每类汽车零件具体的结构形状都不相同，缺陷检测要点也有所不同，导致汽车制造的质检工作需要耗费大量人力资源，效率低下，缺陷检出率低，产品质量明显得不到保证，明显不适用于现代汽车生产检测的要求。

同时，人工目检的方式的也不适用于现代化的管理，故而在汽车制造业的机器视觉零部件检测中流行利用机器视觉代替人工检测，以提高工作效率、准确满足如今高效高速的生产要求，汽车制造业的机器视觉零部件检测生产线上的缺陷和故障，从而去提高整个汽车生产过程的可靠性和质量。

从成本控制的角度考虑，机器视觉检测系统虽然在前期需要一定的投资，但长期来看，它减少了对大量人工检测人员的需求，降低了培训成本和人力成本。并且，只要前期调试得当，机器视觉系统可以在很长时间内稳定运行，维护成本相对较低。随着人工智能、大数据等技术的融合，汽车制造业的机器视觉零部件检测将变得更加智能和高效，能够实现更复杂的汽车检测任务，为汽车制造业的高质量发展提供更强大的支持。