La visione artificiale consente a computer e macchine di interpretare e comprendere le informazioni visive dal mondo fisico, consentendo l'identificazione automatizzata di oggetti, persone, schemi e azioni. Lo scopo principale dell'identificazione tramite visione artificiale è replicare la percezione visiva umana, ma con maggiore velocità, accuratezza e coerenza. Sfrutta algoritmi, apprendimento automatico e tecniche di apprendimento profondo per analizzare immagini, video e flussi di dati in tempo reale, prendendo decisioni basate sull'input visivo.

Nella produzione, i sistemi di visione artificiale vengono impiegati per identificare difetti specifici, distinguere tra vari elementi, contare gli articoli, rilevare componenti fuori posto e identificare parti che non soddisfano le specifiche richieste. A differenza dei sistemi di ispezione, che si concentrano principalmente sulla valutazione della qualità, i sistemi di identificazione sono orientati a quantificare gli elementi e a garantire il loro corretto posizionamento e quantità. Ad esempio, nella produzione di filtri antiparticolato, il numero esatto di loop interni ed esterni è fondamentale. I filtri che non soddisfano queste specifiche vengono identificati e rimossi prima dell'imballaggio, assicurando che solo i prodotti conformi procedano oltre. Nel settore automobilistico, i sistemi di visione artificiale ispezionano le parti per garantire che soddisfino specifiche precise prima dell'assemblaggio, contribuendo a una maggiore qualità e affidabilità nel veicolo finale. La visione artificiale svolge anche un ruolo cruciale nella diagnostica medica. In ambito sanitario, viene utilizzata per identificare anomalie in immagini mediche come raggi X, risonanze magnetiche e scansioni TC. Questi sistemi aiutano nella diagnosi precoce di malattie come il cancro riconoscendo modelli che potrebbero non essere individuati dall'occhio umano, migliorando significativamente l'accuratezza diagnostica.