第一种是人工检测方法。该方法不仅成本高，而且在判断小缺陷时难以达到所需的精度和速度。人工检测方法还存在劳动强度高、检测标准一致性差等缺点。 第二种是机械设备接触检测方法。虽然该方法能满足生产质量的需要，但存在检测设备价格高、灵活性差、速度慢等缺点。 第三种是机器视觉检测方法，即利用图像处理和分析检测产品可能存在的缺陷。该方法采用非接触工作模式，安装灵活，测量精度和速度高。同一台机器视觉检测设备可实现不同产品的多参数检测，为企业节省大量设备费用。
机器视觉是赋予机器视觉感知，使机器具有与生物视觉系统相似的场景感知能力，让机器视觉取代人工完成一些操作，在工业中可以使用大量的机器视觉，如产品表面缺陷检测，传统的人工检测效率太慢，机器视觉检测会更快，也节省了大量的劳动力成本。
系统集成紧耦合IMU、轮速计、视觉、LiDAR和GNSS多源观测信息，并结合地面机器人平面运动约束，构建了融合多模态观测信息的因子图优化模型，针对各种传感器退化场景提出了有效的运动退化检测方法，使得系统能够在复杂环境中仍保持较强的鲁棒性和较低的漂移。
由于高校没有相应的专业，培训周期长，很难招聘人才。但我们仍然充满信心，工业4.在0时代，随着制造业的转型升级，机器视觉自动化设备可以取代人工不知疲倦的重复工作。预计未来三年中国机器视觉市场将增长20%2021年将突破100亿元左右。
3D目前，视觉 工业机器人对应的三大下游产业是物流、金属加工和汽车零部件行业，占2020年中国的3个D视觉 工业机器人市场近60个%。这三个行业未来将保持稳定增长，但市场份额将略有下降；3C、未来医疗等行业的应用场景和需求将会增加，市场份额将会增加；由于其高附加值，汽车已成为最早的3D 机器人行业，但由于其可用场景较少，增长将放缓。
达芬奇手术机器人是美国先进成熟的柔性机器人。移动平台由医生控制系统、三维成像视频平台、机械臂摄影臂和手术设备组成。医生不需要在手术过程中与病人接触。通过三维视觉系统和动作标记系统，可以模拟医生的技术动作和操作。
在现代工业自动化生产中，机器视觉涉及到检测、测量和零件识别的各种应用，如动力电池极片检测、自动装配完整性检测、产品包装上的条形码和字符识别、饮料瓶盖印刷质量检测、零部件尺寸检测等。这些应用的共同特点是连续大规模生产和对外观质量的高要求。
主要产品包括智能检测机器人系统、外观缺陷智能视觉检测系统等标准系统和设备。目前，钢铁、发电、化工、矿山、港口等关键服务领域。
机器视觉应用领域已经渗透到电子、制造、印刷、汽车、医疗、五金、食品等各行各业。D机器视觉检测技术性能不断提高，3D视觉系统将更广泛地应用于新能源汽车的制造、安全系统的监控、跟踪、航天军事卫星遥感、景观识别等。
机器视觉检测凭借它自动化、客观、非触摸和高精度的特征现已完全能代替人工来检测这些单一、重复性的程序。机器视觉检测体系与一般意义上的图画处理体系比较，机器视觉检测侧重的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。
工业智能混合机视觉系统侧重于解决复杂检测环境中各种不同规格机视觉传感器的统一管理问题，如典型缺陷测量需要同时处理2D和3D算法库需要处理的图像和点云数据的数据格式和类型也有很大的不同。
只关注视觉是不可能让机器人掌握类似的人类的能力，因为虽然视觉在捕获过程中非常重要（例如，需要确定捕获的目标对象），但只有视觉不能告诉你捕获过程中需要的所有信息。想想史蒂文．平克教授（Steven Pinker）如何描述人类的触觉所能完成的壮举：“假设你要拿起一盒牛奶，如果抓的不够紧，它就会掉下来，如果抓的太紧，又会把它挤爆；拿起牛奶后轻轻摇晃它，你甚至可以用指尖的触觉来估测盒子里有多少牛奶！(引自意识如何工作（How the Mind Works）一本书)由于机器人缺乏这些感知能力，即使是简单的东西，比如抓取和放置物品，也远远落后于人类。
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