随着科技日新月异的发展，机器视觉慢慢的被人所熟悉，那么今天我们来讨论下用工业相机和分析软件作为主体组成的机器视觉检测系统是否能全面取代人工目视检测?如果能，你认为可应用的范围有哪些?如果不能，你认为缺少什么条件，难度在哪里?
观点一：
替代?只能说可以替代一部份吧，目前中小型企业生存空间有限，自动化升级需要资金、人才，由于各种局限性，不愿意投入大量资金，所以机器视觉检测还是在实力雄厚的大型企业里才会出现。
目前人工成本较大，企业也在高成本运营，资金压力大，除非是必须要买，不然都将就着过着。
观点二：
在各种缺陷检测的应用中，打光是个难点。如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期搞好打光，突出所要检测的特征，算法并不是困难的东西。
但是，注意这里有一个很严重的但是。我并不是说算法已经够好了，机器视觉和人类的差距还是比较巨大的!这里面较大的差距就是智能。没错，智能相机距离智能两个字，还很远。主要体现在：对于非预期的缺陷的识别。
在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它。
当前有许多智能相机供应商，也有许多分析软件供应商，虽然各自发布的软件算法各有特点，其实用起来真的差不多，功能较为雷同。但都是按照固定的模式和步骤去处理相机获得的图片，从图片上去分析某个预期中的特征，从而给出判别结果，没有一家有革命性的智能算法。
个人以为，短时间(10年)内我们可能见不到有如人类般智慧的图像分析算法，因为相关的理论都还没有准备好。
但是机器视觉检测仍然很有市场，因为它解决了人类的一个比较严重的问题：不稳定。人工目检的作业员，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备没问题，只要是你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。对于工厂的质量控制来说，我们更愿意舍弃人工目检所带来的智慧的好处，而选择虽然比较傻但是一丝不苟工作的机器视觉。因为对于工厂而言，重要的是“受控”，我们可以接受有个别特殊的未发生过的缺陷被漏出，但必须知道有一些经常发生的不可接受的缺陷一定能够被发现。
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