机器视觉质检通过相机、光源和图像处理算法，对产品外观、尺寸、装配和标识进行检测，适合高速、重复性、规则明确的检验场景。深度学习的引入提升了对复杂缺陷的识别能力。

机器视觉并非万能，对缺陷定义模糊、光照变化大或缺陷样本稀少的场景仍需谨慎。落地时要关注检测能力验证（漏检率、误检率）、与现场工艺的适配以及人工复核机制。