La vision artificielle permet aux ordinateurs et aux machines d'interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde physique, ce qui permet l'identification automatisée d'objets, de personnes, de modèles et d'actions. L'objectif principal de l'identification à l'aide de la vision artificielle est de reproduire la perception visuelle humaine, mais avec une vitesse, une précision et une cohérence supérieures. Elle s'appuie sur des algorithmes, l'apprentissage automatique et des techniques d'apprentissage profond pour analyser des images, des vidéos et des flux de données en temps réel, et prendre des décisions basées sur l'entrée visuelle.

Dans le secteur manufacturier, les systèmes de vision industrielle sont utilisés pour identifier des défauts spécifiques, distinguer les différents éléments, compter les articles, détecter les composants mal placés et identifier les pièces qui ne répondent pas aux spécifications requises. Contrairement aux systèmes d'inspection, qui se concentrent principalement sur l'évaluation de la qualité, les systèmes d'identification sont orientés vers la quantification des éléments et la garantie de leur placement et de leur quantité corrects. Par exemple, dans la production de filtres à particules, le nombre exact de boucles intérieures et extérieures est essentiel. Les filtres qui ne répondent pas à ces spécifications sont identifiés et retirés avant l'emballage, garantissant que seuls les produits conformes continuent leur chemin. Dans l'industrie automobile, les systèmes de vision industrielle inspectent les pièces pour s'assurer qu'elles répondent à des spécifications précises avant l'assemblage, contribuant ainsi à une qualité et une fiabilité supérieures du véhicule final. La vision industrielle joue également un rôle crucial dans les diagnostics médicaux. Dans le domaine de la santé, elle est utilisée pour identifier les anomalies dans les images médicales telles que les rayons X, les IRM et les tomodensitogrammes. Ces systèmes aident à la détection précoce de maladies comme le cancer en reconnaissant des schémas qui peuvent être manqués par l'œil humain, améliorant ainsi considérablement la précision du diagnostic.