智能自动化视觉检测系统本质上是在制造过程中执行一次由人工检查员执行的任务。我们不可能在人眼还是好的情况下，去更换人眼，而我们缺可以随时更换机器的“眼睛”，那就是更换视觉镜头。因为零件的几何形状会阻碍视线，而阴影会隐藏缺陷。这种限制更多地与设计过程没有考虑智能自动化视觉检测系统有关。事实上，准确的分析可能受到以下因素的影响：缺陷类型、灯光和解析度等因素。智能自动化视觉检测设备的检测系统两种变体用于检测生产线上的缺陷产品。

分类识别是更简单的智能自动化视觉检测任务，因为机器更容易设计来预测概率。明确定义的规范允许系统检测诊断参数，以便可以使用统计方法对其进行编程和验证，查看照明或高速分辨率等功能。而表面检测提出了更大的挑战，虽然说明手册告诉智能自动化视觉检测设备质检员在手动检查零件时要检查什么，尽管这可能是在人工智能系统的“眼皮”底下，但人工智能系统可以很好的弥补这种缺点，那就是它不需要编程，只需要不断的添加缺陷标注就行了。

智能自动化视觉检测设备操作员应在开发视觉自动化检测系统之前标注更多地缺陷点，因为在开发此类软件时对缺陷进行分类和描述非常重要。可以列出系统需要检测的缺陷的同事，又集合可接受的缺陷部件的缺陷点。这对于确保智能自动化视觉检测系统在检查期间验证它们是必要的。