机器视觉是一个很广泛的应用，它可以引进到各种生产作业流水中去，降低生产的成本和提高产品的质量，保证生产的产品或者其他作业达到预定的合格率。拿手机来说，一部手机从零部件到整机，中间可能经历了几百种不同过程的视觉检测，其中的缺陷类型多达数十种。视觉检测系统采用人工智能技术，对于用户定义的缺陷类别进行自学习，可以根据缺陷类别中较为细微的差异进行准确识别，并对检测到的不同缺陷可靠记录。

在机械零件加工以及使用过程中，机械零件表面会产生裂纹等缺陷，这些缺陷严重影响着机械零件表面质量；然而，传统的监测方法是由人工离线抽检完成，这种方法依赖于检验人员的检验，不能实时发现产生的缺陷。图像检测技术可以通过对所采集图像的进行图像处理，从而实现机器视觉的零部件视觉检测，而基于图像处理的检测技术关键在于图像处理算法，虚数科技的零部件视觉检测有着重要意义。

零部件视觉检测由于精细度要求高，占到工厂总人力成本的40%。举例来说，工业机器视觉中的虚数科技零部件视觉检测目标，可能是个小划痕，也可能是小缺口。这种情况下，缺陷视觉感官并不直观。在整个人力检测过程中，耗时多、人力投入高。而质检效率直接影响到企业生产以及交付效率。因此，工业机器视觉的智能化赋能已经成为节省成本，提高产能的必然趋势。