尽管人类视觉非常适合于对动态的、无组织的场景进行定性分析，但机器视觉由于其可访问性、精确性和可再现性而在对标准化场景进行定量分析时蓬勃发展。例如，机器视觉系统每分钟可以在一条生产线上检查数百或数千个工件。机器视觉系统是在适当的图像质量上设计的，透镜可以可靠地检测肉眼无法看到的模糊物体信息。

机器视觉技术的优点如下：

机器视觉技术有利于降低制造成本：

通过在制造的初始阶段使用视觉检测机，故障零件会自动从操作中排除。有故障的组件永远不会经历额外的开发阶段，因此不会承担任何额外的成本。在保存材料的同时，缺陷货物可能会在以后重新引入制造过程。

通过检查，可以在进入地点纠正问题，从而提高机器效率和可用性。机器视觉技术在提高质量的同时还能降低成本，保护品牌免受召回、罚款和负面广告的影响，这一点非常显著。

机器视觉技术有助于食品制造：

在制造过程中，可能使人不健康或损害食品安全的外部物体会进入食品中，但机器视觉技术可以检测到这一点并提醒员工注意。系统可以轻松自动地对不属于自己的材料进行分类，即使肉眼看不出来。通过检测交叉污染，机器视觉将使这家制造公司免于未来的起诉和媒体的负面关注。机器视觉还可以监控颜色、成熟度和腐败程度，进一步降低劣质或不卫生商品进入大众的风险。

机器视觉技术提高了产品质量：

机器视觉技术有助于公司用一个摄像头系统代替对样品的测试，以确保高质量的控制。这确保了在制造过程中，每一批生产的产品都能准确地进行缺陷测试，而不会造成任何中断。快速全面的检查，确保产品质量优良，消除浪费，生产出高质量的产品。

机器视觉技术改善了制造过程：

机器视觉检查的实施减少了生产时间，提高了客户满意度，提高了效率。这对于保证产品质量和工艺完整性，以及防止批量混合至关重要。使用合适的光学和照明机器视觉系统，以及经过验证的视觉分析，将为即使是最苛刻的检查要求提供方法，无论是高速还是难以成像的零件。

机器视觉技术有助于正确贴标：人们已经设法忍受了食品不良反应，被错误的标签，导致政府禁令和法律责任。机器视觉检测任何标签错误的物品（通常是人为错误引起的），并提醒员工该问题，以便在产品出库前将其修复。机器视觉也在寻找变形或起皱的标签，这些标签可以被纠正，以保持产品的外观，并最终保持品牌的外观。