ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีอัตโนมัติการตรวจสอบการมองเห็นของเครื่องจักรในฐานะที่เป็นวิธีการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการผลิตอุตสาหกรรมการวินิจฉัยทางการแพทย์การตรวจสอบความปลอดภัยและสาขาอื่น ๆการตรวจสอบการมองเห็นของเครื่องจักรจำลองระบบภาพของมนุษย์และใช้กล้องเซ็นเซอร์และอัลกอริทึมเพื่อระบุค้นหาวัดและตัดสินวัตถุเป้าหมายปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตและความแม่นยำในการตรวจสอบอย่างมาก
ขั้นตอนแรกในการตรวจสอบการมองเห็นของเครื่องคือการได้มาซึ่งภาพ ผ่านกล้องหรือเซ็นเซอร์ความละเอียดสูงระบบสามารถบันทึกข้อมูลภาพของวัตถุเป้าหมาย ภาพที่รวบรวมมักจะได้รับผลกระทบจากปัจจัยต่าง ๆ เช่นแสงและเสียงรบกวนดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการประมวลผลล่วงหน้า เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้าทั่วไป ได้แก่ การกรีดกรีดการกรองการตรวจจับขอบ ฯลฯ วัตถุประสงค์คือเพื่อปรับปรุงคุณภาพของภาพและอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ที่ตามมา
หลังจากการประมวลผลล่วงหน้าของภาพเสร็จสิ้นระบบการมองเห็นของเครื่องจะแยกคุณสมบัติที่สำคัญในภาพผ่านอัลกอริทึม คุณสมบัติเหล่านี้อาจเป็นรูปร่างสีพื้นผิว ฯลฯ อัลกอริธึมการสกัดคุณสมบัติทั่วไป ได้แก่ SIFT (การแปลงคุณลักษณะที่ไม่แปรปรวน), HOG (ฮิสโตแกรมของการไล่ระดับสีที่มุ่งเน้น) ฯลฯ คุณสมบัติที่แยกออกมาจะถูกนำมาเปรียบเทียบกับแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อให้ได้การจดจำวัตถุเป้าหมาย
แกนหลักของการตรวจจับการมองเห็นของเครื่องอยู่ในการวิเคราะห์ข้อมูล ผ่านอัลกอริทึมเช่นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและเครือข่ายประสาทระบบระบบสามารถวิเคราะห์คุณสมบัติที่สกัดได้อย่างลึกซึ้งและทำการตัดสินใจที่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่นในการผลิตอุตสาหกรรมระบบวิสัยทัศน์ของเครื่องจักรสามารถกำหนดได้ว่าผลิตภัณฑ์มีข้อบกพร่องหรือไม่ ในสาขาการแพทย์ระบบสามารถช่วยแพทย์ในการระบุพื้นที่แผล
เป้าหมายสูงสุดของการตรวจจับการมองเห็นของเครื่องคือการให้ข้อเสนอแนะสำหรับการผลิตหรือการตัดสินใจ ผ่านการเชื่อมโยงกับอุปกรณ์อัตโนมัติระบบสามารถควบคุมได้ตามเวลาจริง ตัวอย่างเช่นเมื่อตรวจพบข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์ระบบสามารถเรียกใช้กลไกการเรียงลำดับโดยอัตโนมัติเพื่อลบผลิตภัณฑ์ที่ไม่มีคุณสมบัติ
