对于制造业企业来说，产品缺陷问题一直是核心痛点之一，这一问题若不得到解决，极易诱发事故。而如何提升产品质量和良品率，从而降低原材料消耗和人工成本投入，成为了工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的核心问题。　　为了解决这一问题，近年来，部分企业开始了基于机器视觉识别技术的缺陷检测探索，然而在实际的应用过程中，传统机器视觉识别虽然能够解放一部分生产力，但也存在着识别率低，复杂环境下无法彻底取代人工检测等一系列难题，这也导致目前的质检市场仍大量采用人工目检的方式，而机器视觉的覆盖率不足5%。虽然人眼具有较强的目视能力，识别能力要高于传统的机器视觉识别，但人工检查成本高昂，并且易受到工人熟练度影响，导致检测准确性及效率差异较大。因此，企业需要有更好的技术方法来实现生产线的自动化检测。此外还有：1自动光学检查2人脸识别3无人驾驶汽车4产品质量等级分类5印刷品质量自动化检测6文字识别7纹理识别8***。

制药行业检测

药瓶包装外观缺陷检测系统主要针对玻璃药瓶、塑料瓶及塑料容器进行快速、可靠的检测，项目有飞边、污渍、缺料、瓶口圆度、杂质物、孔洞、薄壁区域检测等，国辰机器人专注于制药行业检测技术，引用机器视觉检测，提高***的检测效率和准确性，更为企业降低了人工成本。药瓶机器视觉缺陷检测在制药过程中主要运用***的生产、包装、封盒/封口、贴标、喷码、装箱等。现在一般的机器视觉系统都包括了照明系统、***相机镜头、工业相机、***图像处理技术等，一般机器视觉系统大致可以分为图像的采集部分与图像出来部分和控制部分。

如今，中国正成为世界机器视觉发展活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、、军事、航天、气象、天文、、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为***制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的***生产线，使许多具有水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的水平。由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。