计算机视觉广泛应用于制造业，以提高质量控制、优化流程和自动化任务。一个主要应用是在生产过程中进行缺陷检测。例如，在汽车制造中，摄像头拍摄发动机部件或车身面板等部件的图像，算法分析图像是否存在划痕、裂缝或错位。同样，在电子行业中，视觉系统检查电路板的焊接缺陷或缺失的组件。这些系统通常使用边缘检测或卷积神经网络 (CNN) 等技术来实时识别异常，从而减少人为错误并确保一致的产品质量。这种方法也用于制药，摄像头验证泡罩包装中的药丸数量或检查标签的准确性。
另一个关键应用是过程监控和优化。计算机视觉系统跟踪装配线以确保机械设备高效运行。例如，摄像头可能会监控传送带的速度或通过分析材料的流动来检测瓶颈。在金属制造中，热成像摄像机可以通过分析热分布模式来评估焊接质量。预测性维护是另一个用例：摄像头检测设备上的磨损，例如磨损的皮带或错位的齿轮，并在发生故障之前触发警报。在食品生产中，视觉系统监控包装线，以确保正确的密封和标签合规性，从而减少浪费和法规风险。
第三个领域涉及机器人技术和安全。计算机视觉使机器人能够执行精确的任务，例如使用 3D 深度感应从垃圾箱中拾取形状不规则的物体。协作机器人 (cobots) 使用摄像头检测附近的人工工人并调整其运动以避免碰撞。视觉引导的自动车辆 (AGV) 通过识别路径和障碍物来导航仓库。安全应用包括通过顶置摄像头监控工人是否符合 PPE（例如，安全帽或手套）的要求，并在出现不安全情况时提醒主管。例如，系统可能会检测到工人进入重型机械附近的限制区域并立即停止操作。这些应用依赖于 OpenCV 等框架或基于云的 API 进行实时处理，通常与 IoT 传感器集成以进行全面的数据分析。