在當今工業高速發展的時代，AI和自動化的加入，對于機器視覺技術而言，無疑是一次革命性的飛躍。機器視覺技術是一種利用光學設備和計算機系統來模擬人類視覺功能的技術，能夠對圖像進行采集、處理和分析，從而實現對物體的識別、測量和檢測。它作為工業自動化和智能化的重要組成部分，已經在多個領域展現出其強大的應用潛力。AI和自動化的結合，更是提升了機器視覺系統的性能，還極大地擴展了其應用范圍，特別是在工業制造流水線中的缺陷檢測方面，表現尤為突出。
傳統的機器視覺系統依賴于預設的規則和算法，對于復雜的缺陷類型和多變的生產環境，往往顯得力不從心。而人工智能算法，特別是深度學習算法，能夠對大量的圖像數據進行學習和分析，自動提取圖像中的特征，實現對復雜模式的識別和分類。這種能力使得AI驅動的機器視覺系統在缺陷檢測方面具有更高的準確性和魯棒性。同時，這種AI+自動化+機器視覺的協同工作模式，當AI機器視覺實時檢測到生產中的產品出現缺陷時，還可以根據反饋信息做出相應的調整，例如停止生產、調整生產參數或者對有缺陷的產品進行標記和分離。
如今的工業生產是一個大生態，工業控制也從簡單的順序邏輯控制，演進為具備強大數據處理、實時通信和分布式控制能力的復雜網絡?？刂葡到y接收來自前端的AI機器視覺系統的質量判定信號和決策指令，并將其轉化為對具體執行機構的精確控制動作。同時，控制系統還會持續將采集產線運行狀態數據并反饋給AI機器視覺系統，進而AI機器視覺系統就能夠結合全局信息進行更智能的優化，確保產品在生產、包裝、儲存等各個環節都符合嚴格的監管要求。
