随着机器视觉检测的发展，越来越多的企业需要使用机器视觉检测。传统的人工检查不仅速度慢、效率低，而且造成市场需求。大量的工业需求为工业机器视觉检测技术的落地提供了丰富的应用场景，推动视觉技术在实践中不断完善。
国内很多企业已经开始从事机器视觉检测行业。有很多视觉检测公司，有大有小，很多其实都是小公司，不具备制造机器视觉检测设备的专业实力。购买设备时最好实地考察，确定厂家实力。至于制造出来的设备性能如何，只有用过才知道，还要看厂家有没有相关案例。只有整体认识清楚了，才能找到合适的厂家。
例如:
精华视觉机器视觉检测公司特别厉害，精华视觉公司从成立开始就一直从事机器视觉检测领域。公司的技术研发团队均来自华中科技大学、浙江大学等国内知名高校和科研机构，并获得多项证书、专利等。覆盖1000个设备行业，2000+应用方案，200+个客户定制。他们有着丰富的行业实际应用经验。
英斯派克公司专注于表面缺陷检测系统，采用3D技术进行软件研发。在三维立体视觉系统的硬件结构中，采用双CCD线扫描技术实现双目立体视觉功能。作为视觉信号采集设备，通过双输入通道图像采集卡与计算机相连，CCD采集的信号经计算机处理完成三维图像数据。采用人工智能(AI)对缺陷进行分类，建立缺陷及类型数据库，导入缺陷图像，对缺陷进行深入研究，实现对各种缺陷的自动判断，实现高速、准确的缺陷分类，提高检测的科学性和一致性。
人工智能(AI)在机器视觉中越来越受欢迎，许多机器视觉专业人士已经意识到AI的深度学习将对视觉行业产生重要影响。事实上，传统的机器视觉技术很少使用人工智能，大多使用基本的图像处理算法(识别数、定位和外观质量检测等。)，因为过程更可控，结果更可预测，稳定性更好。
目前人工智能(AI)技术在表面缺陷检测领域的进展，从普遍性来看，大部分视觉检测公司都没有取得什么大的突破。AI在机器视觉中的适用性取决于机器学习技术，更准确地说是深度学习能力，深度学习能力可以定义为计算机模拟人类智能的能力。机器学习使计算机能够在没有显式编程的情况下运行。深度学习给传统的机器视觉技术带来了希望，因为它不同于传统的使用基于规则方法的图像处理软件，可以减少开发机器视觉程序所需的时间，降低缺陷检测设备的研发成本，尤其是算法研发成本，大大降低对用户专业能力的要求。
随着AI在机器视觉方面的兴起，AI技术的运用将使机器视检测能够具有超越现有解决方案的能力，胜任更具有挑战性的应用。如果人工智能技术可以让机器视觉在大多数用户的验收时间长度都像培训一个质检员的时间那样短，而且不需要工程师参与，即可通过自动的学习过程满足工厂的定制化需求，那将会为机器视觉这个行业带来革命。