在工业生产中，大量的工业生产过程中需要进行产品表面缺陷质量检测，这是非常重要的，在机器视觉这方面的应用主要解决产品外观几各方面的问题。

代替人工减少成本，机器视觉应用可以代替大部分人工检测，减少人工成本。

机器视觉有效提高产品质量，再过去生产过程中，绝大部分企业采用人工肉眼来对产品的外观尺寸检测，劣势就是存在着许多人因素，而且也不可能对产品进行毫无遗漏的外观检测，而机器视觉可以对产品的表面进行99%的表面瑕疵检测，同时又可对检测数据储存起来，有利于产品质量问题的原因分析，实时对生产过程给出反馈建议。

提高生产效率。人眼对产品的检测大多是离线检测，无法与生产线的自动生产配合起来。即便是在线检测，也会严重限制生产线的运行速度，因为当生产线的速度超过 30m/min的时候，人眼已经无法胜任检测工作。而随着计算机技术的迅猛发展，机器视觉可以胜任 100m/min 的检测速度，如果应用专门的设备可以达到 1000m/min。这样的检测速度将极大地促进生产线速率地提升，必将极大地提高生产效率。

　现在近年来机器视觉在工业检测、包装印刷、航空航天、生物医学工程、军事科技、智能交通、文字识别等领域得到了广泛的应用。工业检测领域是机器视觉应用中比重的领域，主要用于产品质量检测、产品分类、产品包装等，如：零件装配完整性检测，装配尺寸精度检测，位置/角度测量，零件识别，虚焊检测，印刷品检测，瓶盖检测等识别。表面外观质量检测系统是工业检测的极其重要的组成部分，机器视觉表面缺陷检测缺陷检测被广泛使用于精密五金件瑕疵检测、工件表面质量检测、航空航天领域等。传统的算法对应着常规的表面缺陷检测及应用场景简单，能够很好的完成检测工作，但是对特征不明显的、型状多样、环境较为复杂，则可以使用AI深度学习来完成。随着近几年机器视觉行业的深度专研实得深度学习的识别算法越来越成熟。