制造质量控制实践长期依赖于外观检测，当然，对从生产线下线的产品进行目视检测很重要。但是，目视检测还用于对设备（包括储罐，压力容器和管道）进行内部和外部评估。
机器视觉和人工智能正在进入生产和制造。深度学习为检测实践提供了更快，更便宜的自动化。大多数检测过程都是定期进行的，因此自动化非常适合该应用程序。
以下是执行检测的一些区域：
1、汽车零件
2、电子元器件
3、建筑材料
4、餐饮
5、医疗用品
6、原材料
自动检测与手动检测
自动检测克服了手动检测系统的许多限制。在制造中，目视检测错误采用以下两种形式之一。首先是缺少现有缺陷，第二个是对缺陷的错误识别，丢失会导致质量下降，而错误的标识会导致不必要的生产成本和整体浪费。这些错误通常可归因于人类视觉的独立性，视力的不准确性以及劳动成本。
自动化检测系统通常会超过手动检测的标准。由于机器视觉的速度，准确性和可重复性，它在质量和数量测量方面超过了人类视觉。机器视觉系统可以发现物体细节太小而无法被人类检测到，并以更高的可靠性对其进行检测。
机器视觉系统也可以超越人类的视力。机器视觉可以查看光谱的紫外线，X射线和红外线区域。在生产线上，机器视觉系统可以每分钟检测数百或数千个组件。
自动化检测和深度学习
通过深度学习，机器可以通过示例进行学习。自动化的检测系统可以识别图像，区分趋势并做出明智的决定。深度学习和机器视觉使系统能够进行详细的质量检测。检测是通过图像采集，预处理和分类来完成的。
深度学习使用神经网络中的数千个层来区分异常，零件和特征，同时容忍自然变化。深度神经网络在接触新图像，语音和文本时会有所改善。
计算机视觉系统可以设置一些公差。但是，没有深度学习的系统是有限的。正是人工智能可以帮助分析复杂的表面和外观缺陷，例如旋转，刷过或发亮的零件上的划痕或凹痕。
自动化检测系统实施
人工智能不需要很多物理设备，硬件仅需要进纸系统，光学系统和分离系统。但是，该软件功能强大。它需要先进的图像分析算法和繁重的编程。该系统通常在数千张图像上进行训练，以检测与“标准”外观的有意义的偏差。
人工智能和机器视觉正在接管诸如检测之类的平凡而复杂的任务。这使人类可以专注于更复杂的任务。随着效率的提高，人工智能的成本预计将下降。随着制造商寻求更高水平的效率和生产力，机器视觉和深度学习也将成为工业4.0不可或缺的一部分。
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