機器視覺檢測能否代替人眼
隨著科學技術的發展，機器視覺檢測及相關智能化設備已經開始應用到工業中，那么，通過機器視覺系統來進行檢測是否可以代替人工通過肉眼進行檢測呢?
要討論這個問題，需要分為兩個方面，一是成本，二是技術。
如果企業要進行機器視覺檢測代替人眼檢測，需要進行升級，這對于中小型企業來說是比較困難的支出，同時使用機器視覺檢測后也需要相關人才，這又是另一筆支出。也因此，目前機器視覺檢測代替人眼檢測僅在部分實力雄厚的大型企業中出現，中小企業除非有必須進行升級替換的必要，否則都不會考慮。
與成本相比，技術則是限制機器視覺檢測代替人眼檢測的關鍵原因，目前通過機器視覺檢測應用中，打光是一個難點，如果獲得的圖片讓人看還要仔細斟酌才能給出結果，那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光，突出所要檢測的特征，算法并不是困難的東西。
機器視覺檢測目前在智能上與人相比甚大，主要體現在非預期的缺陷識別上。目前機器視覺是給定一些具體的缺陷模式，來識別它們到底有沒有發生。這使得有時會有一些明顯缺陷，只是因為之前沒有發生或發生模式多樣化，從而在機器視覺系統里沒有存儲具體信息，從而導致機器視覺檢測漏檢;這樣的失誤人工檢測時，即使之前沒有發現過這個缺陷，但通過自身的判斷，仍然有極大幾率發現。
目前有許多智能相機供應商，也有許多分析軟件供應商，雖然各自發布的軟件算法各有特點，其實用起來真的差不多，功能非常雷同。但都是按照固定的模式和步驟去處理相機獲得的圖片，從圖片上去分析某個預期中的特征，從而給出判別結果，沒有一家有革命性的智能算法。
機器視覺檢測短期內是達不到人類般智慧識別的，因為圖像分析算法相關的理論都還沒有準備好。
但是，機器視覺檢測相較于人眼檢測有個最大的優點，就是穩定性。人工通過肉眼進行檢測，即使設計很好的獎懲制度，也有可能出現漏檢率，而機器視覺檢測則不會出現因為疏忽大意而造成的漏檢。因此，工廠檢測最需要的穩定檢測方面，機器視覺檢測優于人眼檢測，即使出現前文所說的非算法內特殊缺陷，那畢竟是小概率事件，經常發生的缺陷機器視覺檢測還是能夠發現。
同時就成本而言，隨著機器視覺的發展，價格下降趨勢下，能夠得到更高普及，就目前而言，一般工廠的四班次需要四個操作員，其一年成本也超過20萬，而20萬差不多可以搞一套機器視覺了。
所以，機器視覺檢測代替人眼檢測，是一種趨勢，將會得到越來越多的普及，目前制約的主要原因，在于機器視覺檢測的智能化不夠。
