随着技术的发展及其应用成本的降低，机器视觉在工业里的占有率日益提高。归功于新基础设施投资提升、大数据中心检验加快、制造业自动化推动等多种因素，机器视觉行业发展迅速，依据机器视觉产业创新联盟的判断，2021年至2023年，中国机器视觉行业销售总额会以27.15%的年复合增长率上升。但根据荟翠科学研究预测分析，2025 年世界机器视觉市场潜力将突破180亿美金，复合增长率达7.7%。现如今机器视觉被广泛应用于电子器件及半导体材料、汽车工业、食品类、外包装、制药业、包装印刷等行业，在其中电子器件汽车电子是现阶段机器视觉缺陷检测最重要的应用范围。

那样，机器视觉缺陷检测是如何替代人工缺陷检测的？传统式人工质量检验，从工作效能来看，因为检验员在漫长的工作上很容易发麻、疲惫，人力资源质量检验效率低下、精度不太高，但机器视觉缺陷检测不疲惫，能够24h全天工作中。一个符合要求的质检员的学习培训需要企业消耗许多财力物力资源，应用机器视觉缺陷检测机器设备，假如设计、调整和操作过程恰当，2个月就能结果出来，能够长期不间断的使用到。运用视觉识别系统的非接触式、速度更快、精度适宜、当场抗干扰性强等优点，清除人工工业危险环境质量检验的概率。

机器视觉缺陷检测是如何替代人工缺陷检测的？随着时间推移和机器视觉缺陷检测的高速发展，设备眼变成工业最重要的一颗双眼。DLIA工业深度神经网络开发系统在线上缺陷检测、缺陷检测、识别符检验、规格型号精确测量等方面已经满地开发设计，超千家生产制造企业应用DLIA工业深度神经网络软件开发平台，精密五金、永磁铁氧体、橡胶材料硅胶、家用电器零部件等方面的机器视觉检验。DLIA工业深度神经网络开发系统不是一个单独的系统软件，反而是全部自动化技术或设备的重要组成部分。为了能开启视觉与各种各样信息管理系统中间通道，完成系统软件之间的互连，制订api接口、通讯协议等基础相关标准，机器视觉缺陷检测的促进将是产业链发展的趋势。