整合了機器學習算法與機器視覺系統可應用在眾多加工制造業領域，機器視覺通過傳感系統采集數據信息，機器學習算法可藉數據信息提升機器視覺功能，建立全封閉式的循環系統，普遍應用在各行業，可推動機器視覺系統更普遍的應用。

　　機器視覺系統能在生產過程中進行物件偵測、掃描、尺寸丈量或檢測等，已成為智能工廠在制造或品管方面的關鍵科技之一，并快速成為工業4.0浪潮中智能工廠架構的基石。

　　機器視覺系統具有不同級別準確度與穩定度，光源、鏡頭分辨率、視覺算法與工件夾持方位都會影響準確度與穩定度，然而造成潛在限制的是為特定視覺導引或檢測程序所開發的程序編寫，目前機器視覺系統尚未訓練出識別工件出現不預期變量的功能。

　　機器學習算法已被用以提升機器視覺系統的功能，將二者整合的系統已被確認可藉大數據的應用增強自動化技術與檢測全過程;更專業的深入分析通過云服務與邊緣終端的機器學習算法，可深入分析巨大的機器視覺數據信息，以辨別產品優良與缺陷的模式，并可自動升級機器視覺系統的識別優化算法，不必人為干涉。

　　這種全封閉式循環系統在眾多行業，如食品加工/飲料行業、汽車制造及電子器件加工制造業等，都可用于識別肉眼所看不見的缺陷，并有助于即時改善生產過程。

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