機器視覺和人工智慧正在進入生產和製造。深度學習為檢查實踐提供了更快，更便宜，更出色的自動化。大多數檢查過程都是定期進行的，自動化適合哪些行業。
以下是應用的領域：
汽車零件電子元器件建築材料原料餐飲醫療用品自動檢查與手動檢查
自動檢查克服了手動檢查系統的許多限制。在製造中，目視檢查錯誤採用以下兩種形式之一。首先是缺少現有缺陷。第二個是對缺陷的錯誤識別。丟失會導致質量下降，而錯誤的標識會導致不必要的生產成本和整體浪費。這些錯誤通常可追溯到人類視覺的獨立性，視力的不準確性以及勞動成本。
自動化檢查系統通常會超過手動檢查的標準。由於機器視覺的速度，準確性和可重複性，它在質量和數量測量方面超過了人類視覺。機器視覺系統可以發現物體細節太小而無法被人類檢測到，並以更高的可靠性對其進行檢查。
機器視覺系統也可以超越人類的視力。機器視覺可以查看光譜的紫外線，X射線和紅外線區域。在生產線上，機器視覺系統可以每分鐘檢查數百或數千個組件。
自動化檢查和深度學習
通過深度學習，機器可以通過實例進行學習。自動化的檢查系統可以識別圖像，區分趨勢並做出明智的決定。深度學習和機器視覺使系統能夠進行詳細的質量檢查。檢查是通過圖像採集，預處理和分類來完成的。
深度學習使用神經網絡中的數千個層來區分異常，零件和特徵，同時容忍自然變化。深度神經網絡在接觸新圖像，語音和文本時會有所改善。
計算機視覺系統可以設置一些公差。但是，沒有深度學習的系統是有限的。正是人工智慧可以幫助分析複雜的表面和外觀缺陷，例如被轉動，刷過或發亮的零件上的劃痕或凹痕。
自動化檢查系統實施
AI不需要很多物理設備。硬體只需要一個進紙系統，一個光學系統和一個分離系統。但是，該軟體功能強大。它需要先進的圖像分析算法和繁重的編程。該系統通常在數千張圖像上進行訓練，以檢測與「標準」外觀的有意義的偏差。
人工智慧和機器視覺正在接管諸如檢查之類的平凡而複雜的任務。這使人類可以專注於更複雜的任務。隨著效率的提高，人工智慧的成本預計將下降。機器視覺和深度學習也將成為工業4.0不可或缺的一部分，因為製造商希望將效率和生產率提高到新的水平。
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