用人眼检查设备、产品和材料，是最古老、最简单的视觉检查形式。 它至今仍被用于制造业、能源工业和医疗领域，因为事实已证明，这是检测表面缺陷的有效方法。
在前数字化时代，为了识别缺陷，检查员会接受相应的培训，他们有时用肉眼来观察，有时则用最简单的工具，如灯和放大镜。 随着便携式、高质量相机和无人机的进步，视觉检查已发展到了一个新阶段；如今，企业会收集机器、所制造产品和其他物理操作方面的数字图像和视频，用于进行视觉检查。 通过视频片段和图像进行的检查，可以在远程位置实时进行，也可以在取回收集图像的相机后再进行检查。
如今，利用人工智能 (AI) 的软件也被用于实现视觉检查自动化。 通过“教”计算机读取图像，并确定它们何时符合可接受的标准，企业可以自动化视觉检查过程，从而节省时间，在某些情况下还可以提高准确性。 这一范围非常之广，从识别风力涡轮机顶部的腐蚀程度，到识别产品电子元件中存在故障的连接器，皆可应对自如。
汽车行业就是将 AI 集成到视觉检测系统中的一个例子。 如今的汽车制造商使用图像和深度学习技术，在生产过程早期快速且一致地识别缺陷。
借助这项技术（也称为智能视觉检查），组织可以在广泛的环境中更快、更准确、更经济高效地执行检查。 通过利用机器来执行目视检测，企业可以让人们远离危险区域和密闭空间（如储罐），保护工作人员的安全，同时也不会丧失视觉检查带来的好处。
视觉检查是一种无损检测 (NDT) 形式。 利用无损方法，检查员不必永久更改系统或组件，即可对它们进行评估。 除了视觉检查，NDT 还包括其他检测技术，如排放、射线照相、X 射线和红外以及超声波检测。
NDT 是制造或工业操作中常用的一个术语；然而，它也可以应用于许多其他行业。 例如，用 X 光片评估一个人是否骨折，或者校对员检查文档并指出需要修改的错误，这也属于 NDT 范畴。
因为视觉检查只观察表面，组织通常会将其与其他检测方法结合使用。
各行各业、各个组织都有各自的视觉检查执行流程。 然而，在视觉检查过程中，人们经常会发现，检查工作流程中存在一些共性。 其中包括：
- 识别所有需要检查的设备、材料、 产品和基础设施。
- 定义应触发检查的条件。
- 就缺陷的构成制定明确的指导方针。
- 注意检查的频率。
- 就报告、记录和解决检测到的缺陷及停机制定相应途径。
- 将视觉检查纳入维护清单。
一旦建立了流程，组织就可以使用多种方法执行视觉检查，包括：
- 随机采样。 对随机选择的产品或实物资产进行质量检查。 在制造过程中，经常会对生产线上的产品进行检查，看看是否存在明显的可视缺陷。
- 全手动采样。 所有产品都由经过培训的人员手动检查，以识别缺陷。 这可能是一项体力要求很高的工作，需要不断重复动作，并且应制定相应的安全政策，配备符合人体工程学的设备和适当的工具。
- 远程视觉检查 (RVI)。 借助远程相机、边缘技术和无人机，组织可以从远处安全地观察设备。 该检查方案可以实时进行；在网络连接可能存在问题的偏远地区，则可以通过事后取回图像并进行分析来执行检查。
- 自动视觉检查使用相机、图像处理方法和机器学习算法实时检查产品。 执行 RVI 时，团队会将检查设备带到现场，而与之不同的是，自动化视觉检查通常会在一个地点现场完成。
多年来，人们一直在使用视觉检查来确保质量和安全性。 此外，它还提供了以下好处：
- 节省：通过尽早识别缺陷，公司可以降低缺陷产品报废成本，或更快地识别需要维修的资产。
- 安全：RVI 通过帮助公司识别可能有害的环境中的缺陷，让公司能够比以往任何时候都更安全地执行视觉检查。
- 优化：视觉检查是一种快速、低廉的非密集型质量评估方法。 使用自动化视觉检查时，组织可以通过减少实际操作时间来进一步优化检查过程。
- 速度：使用自动化视觉检查时，检查的执行速度要比人工快得多，并且可以全天候随时执行。
- 准确：自动化视觉检查比人眼检查更准确，因为它们可以捕捉到难以察觉或容易漏掉的轻微缺陷。
当质量控制和安全至关重要时，可能会需要进行视觉检查，这包括以下用例：
- 制造：无论是制造汽车、药品还是半导体，都可以在制造车间使用视觉检查来识别装配和外观缺陷。
- 医疗保健：从制造医疗设备到手术前检查设备，视觉检查是确保患者健康和安全的关键。
- 能源：从采矿、燃料提取到发电，在能源行业的众多不同方面，视觉检查都提高了设备的安全性。
- 民用基础设施：为了保障公共安全，会强制要求检查道路、桥梁和隧道是否存在安全隐患，这可能需要耗费数月时间，同时还需要关注细枝末节。
就在前不久，视觉检查还是一个难以自动化的过程。 当时计算机并不能和肉眼相提并论。 而随着 AI 功能最新取得的进步，自动化视觉检查功能变得更加高效且精准。
在这期间，工程师必须克服的一大障碍就是计算机无法处理图像的内容。 计算机视觉帮助解决了这个问题。 这个过程使计算机能够从数字图像、视频和其他视觉输入中发掘有意义的信息。 计算机现在不仅可以处理图像，还可以生成数据洞察，用于采取纠正措施或提出建议。
以下是计算机视觉提供的一些功能：
- 图像识别：这使计算机能够从图像中提取上下文和含义，包括识别对象、地点、人物和笔迹。
- 对象检测：这项技术通过在对象周围绘制边界来识别和定位图像或视频中的对象，允许在对象所处环境中进行更仔细的检查。
- 远程监视：与远程视觉检查非常相似，远程监视通过图像或视频来审视和检查相关对象，这可能是人为执行，也可能会使用 AI 驱动的技术。
- 预测性资产管理：组织可以从机器和资产中获取数据，了解资产在生命周期内的总体运行状况，然后利用这些数据预测可能会发生故障的时间。
- 工作人员安全警报：当在受限空间或其他受控区域内检测到不安全情况时，系统会提醒工作人员注意潜在风险。