質量控制對于所有行業都是必不可少的。從制造到醫學研究再到農業，在整個過程中進行檢查有助于確保更高質量的產品。過去，都是通過人工來完成的，需要發費很多時間進行檢查。但是由于強大的視覺機器，人類已經擺脫了這些令人疲勞的任務這些單調重復性的工作。

視覺機器應用在過去十年中急劇增長，幾乎可以在各行各業中看到，從藥品檢查到選擇用于制造酒桶的合適木材。自動化工作幾乎都會有視覺機器。它提供更快、更可靠的結果。最終生產出更高效、質量更好、成本更低的產品。
視覺機器包括相機、圖像處理器和分析圖像的軟件。分析圖像后，自動化系統通常會做出決定。許多檢測應用使用2D灰度圖像。具有高幀速率和大分辨率的最先進傳感器可實現比以往更多的用例。借助能夠更快、更準確地吞吐量的相機和處理器，在更廣泛的視野中檢測更小的不一致性更容易獲得且成本更低。

隨著相機的不斷進步和更多功能的出現，檢查的數量和檢查的類型也在增加。標準相機架構增加了更大的現場可編程門陣列 (FPGA)，允許更高水平的計算。這些組件非常適合成本較低的可擴展檢測應用。

視覺機器的一項最新進展是與人工智能和機器學習技術的集成。隨著該領域的不斷發展，視覺機器將不再局限于一組預編程變量。憑借基于海量數據集做出決策的能力，有朝一日可以消除檢查錯誤，從而提高消費者的產品安全性和質量。