Mówiąc najprościej, widzenie maszynowe daje komputerom i urządzeniom przemysłowym możliwość „widzenia” tego, co robi i podejmowania szybkich decyzji w oparciu o to, co widzą. Najczęstsze zastosowania systemów wizyjnych obejmują kontrolę wizualną i wykrywanie defektów, pozycjonowanie i pomiary części oraz identyfikację i sortowanie produktów. Jest to jedna z podstawowych technologii automatyki przemysłowej, która od dziesięcioleci pomaga poprawić jakość produktów, przyspieszyć produkcję i zoptymalizować operacje produkcyjne.  

Dzięki szybkości, dokładności i powtarzalności system wizyjny znakomicie sprawdza się w przypadku pomiarów ilościowych w uporządkowanym środowisku. System wizyjny zbudowany z wykorzystaniem kamery o właściwej rozdzielczości i układu optycznego może łatwo kontrolować detale przedmiotów, które są zbyt małe, by mogło je dostrzec ludzkie oko, i kontrolować je z większą niezawodnością i mniejszą liczbą błędów. Na linii produkcyjnej systemy wizyjne mogą sprawdzać setki czy tysiące części na minutę w sposób niezawodny i powtarzalny, znacznie wykraczając poza możliwości kontroli oferowane przez ludzi. Widzenie maszynowe pomaga również obniżyć koszty operacyjne, zapewniając wyższą wydajność, eliminując błędy ręczne i zmniejszając liczbę braków dzięki bardziej precyzyjnej kontroli jakości. 

AI rozszerza tradycyjne systemy wizyjne oparte na regułach o analizę obrazu. W momencie gdy system wizyjny otrzymuje obraz, oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji porównuje ten obraz z bazą danych zawierającą referencyjne obrazy o różnym statusie i generuje odpowiedź. Ten proces uczenia się rozpoznawania wzorców i wnioskowania na podstawie obrazów referencyjnych umożliwia systemom wizyjnym rozróżnianie akceptowalnych i nieakceptowalnych anomalii w kontrolowanych obiektach.

Co więcej, rozwiązania z zakresu systemów wizyjnych wyposażone w technologię AI wymagają mniej złożonego programowania i specjalistycznej wiedzy technicznej w porównaniu do podejścia opartego na regułach. Dwie wiodące technologie AI – Edge Learning i Deep Learning – dodatkowo upraszczają automatyzację zadań o dużym stopniu zmiennych oraz rozwiązują zadania zbyt skomplikowane i czasochłonne do programowania za pomocą algorytmów opartych na regułach.

Czytnik kodów kreskowych lub skaner kodów kreskowych to urządzenie wejściowe, które przechwytuje i odczytuje informacje zawarte w kodzie kreskowym. Kody kreskowe występują w różnych symbolach 1D lub 2D i służą do śledzenia prawie każdego przedmiotu w przemyśle i handlu. Czytniki kodów kreskowych odszyfrowują zakodowane dane w celu śledzenia części lub przesyłek, zarządzania zapasami, weryfikacji autentyczności produktu i innych zastosowań . Pozyskują i raportują ogromne ilości informacji szybko, dokładnie i oszczędnie. Stanowią podstawę łączności przemysłowej, od automatyzacji fabryk po punkty sprzedaży (POS) w sklepach detalicznych.