随着科学技术的发展，机器人及相关智能化设备已经开始应用到工业中，那么，通过机器视觉来进行检测的系统，是否可以代替人工通过肉眼进行检测呢？

　要讨论这个问题，需要分为两个方面，一是成本，二是技术。

　　如果企业要进行机器视觉检测代替人眼检测，需要进行升级，这对于中小型企业来说是比较困难的支出，同时使用机器视觉检测后也需要相关人才，这又是另一笔支出。也因此，目前机器视觉检测代替人眼检测仅在部分实力雄厚的大型企业中出现，中小企业除非有必须进行升级替换的必要，否则都不会考虑。

　　与成本相比，技术则是限制机器视觉检测代替人眼检测的关键原因，目前通过机器视觉检测应用中，打光是一个难点，如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期搞好打光，突出所要检测的特征，算法并不是困难的东西。

　　机器视觉检测目前在智能上与人相比甚大，主要体现在非预期的缺陷识别上。目前机器视觉是给定一些具体的缺陷模式，来识别它们到底有没有发生。这使得有时会有一些明显缺陷，只是因为之前没有发生或发生模式多样化，从而在机器视觉系统里没有存储具体信息，从而导致机器视觉检测漏检；这样的失误人工检测时，即使之前没有发现过这个缺陷，但通过自身的判断，仍然有极大几率发现。