胶囊生产过程中难免出有漏粉、 磨损、外观变形的残损胶囊存在，因此这就需要对在线的胶囊进行图像处理与识别。

机器视觉检测设备通过模式匹配与颜色识别，确定一个包装是否有正确的数量和类型的药片。检查包装中药丸的数量和每颗药丸的颜色，对不合格包装发出报警或剔除。

在半导体制造过程中，缺陷检测至关重要，它关乎芯片成品率、性能以及可靠性，贯穿于整个复杂且精密的制造流程。

机器视觉可以使用图像处理来监控半导体制造过程，例如清洁、薄膜沉积、蚀刻、曝光、注入、抗蚀剂涂层、杂质注入或热处理。该模型可以检测晶圆层面的异常情况，并将诸如预放置检查等过程自动化。

在玻璃瓶生产过程中，由于加工工艺的复杂性，无法避免产生各种的缺陷产品，给产品质量带来严重隐患，厂家通常依靠大量的人工检查来挑除废品。

使用机器视觉检测技术来代替人工进行质量检测，这样检测标准可以通过系统进行设置，不受主观因素的影响，可以连续、准确、可靠地完成检测工作，提高工业产品自动化和智能化的发展。

织物缺陷检测是纺织品检验中最重要的检验项目之一，其主要目的是为了避免织物缺陷影响布匹质量，进而极大影响纺织品的价值和销售。

由于织物纹理复杂性，织物疵点检测是一项具有挑战性的工作；传统的检测算法不能很好的做到实时性检测的同时保持高检测率，机器视觉算法为这一目标提供了很好的解决方案。

充电器外观品质直接关联到产品安全性、功能性以及用户使用体验。外壳的划痕、裂纹、变形等瑕疵可能致使充电器机械强度降低。

利用机器视觉系统的高分辨率相机全方位扫描充电器外壳，精准定位划痕、刮伤、凹坑、凸起等表面缺陷，可在数毫秒到数十毫秒内完成单个充电器外观检测，大幅提升产能。

在钢材生产的过程中，由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，将导致其表面出现划痕、 辊痕等不同类型的缺陷，这些缺陷会严重影响其使用寿命。

钢材缺陷检测系统采用的机器视觉自动识别的要求，能够检测钢管表面的瑕疵，如划痕、刮伤、孔洞、结疤、垫坑等表面异常，具备精度高、故障点少等特点。

手机在生产时候不可避免的会有一些缺陷，例如：盖板玻璃上有划伤、压伤、破损、边缘毛刺等，金属部件表面脏污、裂纹、划伤、刮伤、气泡等。

使用机器视觉算法，可实现不同尺寸、型号手机玻璃面、后盖、侧面、圆弧面的全方位检查，快速、精准地检测出划痕、碰伤、脏污、边缘银边、漏光等缺陷，省去了人工干预的环节。

在永磁铁氧体磁瓦的生产加工过程中，由于原料、工艺、设备状况、人为等因素的影响，磁瓦表面会产生一些缺陷，如裂纹、崩烂、欠磨等。

为避免造成无法预料的后果，对于功能面含有缺陷的磁瓦，必须通过检测予以剔除，利用机器视觉技术可以自动、快速、高效地检测出产品的表面缺陷，极大地提高生产效率。