计算机视觉通过使用图像和视频数据来自动化检测、跟踪流程和检测异常，从而实现工业监控。它依靠算法来分析来自相机或传感器的视觉输入，将原始像素转换为可操作的见解。例如，一条生产线可能会使用摄像头来检查产品的缺陷，从而取代人工检查。这减少了人为错误，并在大批量生产中扩展了质量控制。开发人员使用 OpenCV 等框架或 TensorFlow 等深度学习库来实现这些系统，训练模型以识别特定于工业环境的模式。
一个关键应用是机械或产品中的异常检测。沿着装配线放置的摄像头捕获组件的图像，卷积神经网络 (CNN) 根据训练数据将项目分类为有缺陷或正常。例如，钢铁厂可能会使用计算机视觉通过将实时录像与可接受质量的标记示例进行比较来识别金属板中的裂缝。同样，热成像相机监控发电厂的设备温度，标记过热部件，以防发生故障。这些系统通常在 NVIDIA Jetson 模块等边缘设备上运行，以在本地处理数据，从而最大限度地减少延迟和对云连接的依赖。
另一个用例是通过实时跟踪进行流程优化。在物流中，计算机视觉使用 YOLO 等对象检测模型跟踪库存移动，确保包裹的正确路线。在农业中，配备摄像头的无人机调查作物健康状况，从而实现有针对性的灌溉。开发人员通过 API 将这些系统与现有的工业软件（例如 SCADA）集成，创建自动调整机械设置的反馈循环。例如，食品加工厂可能会根据实时检测到的瓶颈来调整传送带速度。通过将视觉数据转换为控制系统的结构化输入，计算机视觉弥合了物理操作和数字自动化之间的差距。