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发动机内部部件的磨损-对发动机内部部件进行远程目视检查，以确保有效和安全的运行。

铝板厚度(通过三维测量)-厚度计可以提供高精度，无损读数对大型和复杂的铝板;并将收集到的数据上传到您的系统进行进一步的分析。

自动车轮检查-接收有关飞机车轮疲劳裂纹的即时数据。通过使用由计算机视觉驱动的系统，操作人员不必浪费时间在冗长的检查上，可以专注于手头的其他工作。

叶片在制造或修理后的检查-计算机射线照相和数字射线照相可用于检查叶片的关键缺陷。因此，无需使用数字格式的化学品，就可以快速获得图像。后者可以进一步进行失效分析，并带来精确的三维测量。

2.汽车行业

安全问题让OEM和一级供应商夜不能寐。这是乘客的风险/死亡问题，也是公司声誉的问题。最近，丰田同意支付13亿美元的和解金，原因是一项缺陷导致汽车加速，即使司机试图减速。美国有6人死于这种缺陷。

利用视觉检查、人工智能和深度学习的认知能力，原始设备制造商可以更准确地分析和识别质量问题，甚至在问题发生之前就解决它们。随着时间的推移，当他们熟悉更多类型的缺陷时，这些可视化的洞察和分析可以确定缺陷的严重程度。

一家领先的汽车制造商采用智能光学检测解决方案来检测金属表面的划痕和凹痕缺陷。对于人类检查员来说，在光亮的表面上发现这样的缺陷是极其困难的。传统的机器检查也没有什么帮助，因为系统不能捕获不可预测的凹痕或划痕缺陷。另一个问题是，该系统必须由人类员工进行培训，提供有缺陷部件的图像，它分辨哪些部件是可以接受的，哪些部件是不可接受的。然而，公司一开始就有一个相当低的缺陷率，它花费了他们大量的时间和精力来收集一个小的可视化数据集来表示足够的缺陷变化。最终，他们选择了一个更“智能”的系统，并很快意识到采用后的好处如下:

降低66%的检验成本

假阳性率降低33%

假阴性率维持在1%以下