计算机视觉通过自动化视觉检查、优化生产流程和改进库存管理来帮助制造商。 使用摄像头和算法，它可以识别缺陷、监控设备并跟踪材料，其精度和速度是人工方法无法比拟的。 这减少了错误、降低了成本并提高了整个制造工作流程的运营效率。
一个关键的应用是质量控制。 例如，在汽车制造中，计算机视觉系统扫描发动机零件或焊接接头等部件，以查找裂纹、未对准或表面缺陷。 这些系统使用在数千张标记图像上训练的卷积神经网络 (CNN)，以区分合格项目和不合格项目。 一个实际的实现可能涉及在装配线上安装工业相机，将视频流传输到运行推理模型的 GPU 驱动的服务器。 如果检测到缺陷，系统会标记该零件以供审查或自动停止生产。 这种方法最大限度地减少了人为错误，并确保了一致的标准，尤其是在人工检查不切实际的高速环境中。
计算机视觉还可以增强流程优化。 在电子组装中，摄像头可以监控焊接机，以确保适当的温度和元件放置。 热成像传感器可能会检测到输送系统中的电机过热，从而在发生故障之前触发维护警报。 另一个例子是分析工人活动：姿势估计算法可以识别不安全的动作（例如，不正确的举重）或跟踪装配步骤以识别瓶颈。 例如，一个摄像头系统可以测量一个工作站安装一个组件需要多长时间，并建议布局调整以减少空闲时间。 这些系统通常通过 API 与制造执行系统 (MES) 集成，从而可以实时调整生产计划或机器设置。
最后，计算机视觉简化了库存管理。 安装在仓库中的摄像头可以使用 YOLO 或 Mask R-CNN 等目标检测模型自动跟踪原材料或成品。 例如，一个系统可以扫描托盘以根据发货订单验证数量，或者使用视觉特征而不是 RFID 标签来定位特定项目。 配备摄像头的自主移动机器人 (AMR) 在通道中导航，识别项目并实时更新库存数据库。 这减少了人工库存检查，并防止了因缺少组件而导致的生产延误。 通过与企业资源计划 (ERP) 工具集成，这些系统可以在库存水平低于阈值时自动重新订购物料，从而确保无缝的生产连续性。