傳統上，制造過程中的質量控制是通過人工視覺檢查來維持和實施的。獨立的機器檢驗員(他們將被稱為機器檢驗員)將被安排在一條生產線上，由他們來決定產品是否符合最終確定的設計標準和公司的工藝參數。
考慮到當今整個行業的技術進步，人類進行的目視檢查不再被視為維持質量保證的最有效方法。
這主要歸結于質量是主觀的，正是由于這個原因，許多公司現在正在整合圖像處理技術。這樣的技術能夠以高度可重復和確定的方式進行光學檢查。
對于制造商來說，這意味著即使是最微小的部件測量，甚至是微米范圍內的測量，都可以輕松而徹底地進行。這是一項人眼不可能在一致的基礎上準確地進行的任務。
直到最近，自動化應用中的圖像處理通常與其他控制系統分開處理，并且位于高性能計算機上的黑盒子中或直接實現到專門配置的智能相機中。
如我們在此描述的那樣，在單獨的計算機上托管集成圖像處理解決方案的缺點是，即使是最小的變化也需要來自專家或外部系統集成商的輸入，而不是可編程邏輯控制器（PLC）編程器。這是可以避免的時間和財務上的消耗。
除此之外，傳統的圖像處理方法和軟件不能保證圖像處理的精確定時。這是因為需要調節圖像處理和控制系統之間的通信，使得結果可以在所需的時間跨度內到達控制器，而不會像操作系統那樣影響傳輸時間。
那么，如果制造商不僅可以消除圖像處理和控制之間的通信挑戰，而且還有一個允許成像處理和控制組件直接相互通信的系統呢？借助Beckhoff的TwinCAT Vision軟件，制造商可以將兩個世界組合成一個集成系統，并完成這一任務。
TwinCAT Vision將圖像處理添加到通用控制平臺，該平臺包含PLC，運動控制，機器人，高端測量技術，物聯網（IoT）網絡和人機界面（HMI）。將所有控制功能組合到一個工具中的一個優點是，它意味著一切都在一個運行時環境中運行。
Beckhoff還設計了具有千兆以太網接口的軟件，以創建GigE Vision通信標準，該標準可從攝像機提供可靠，快速的圖像數據傳輸。此功能使TwinCAT Vision可以將實時數據直接提供給控制器存儲器，從而在用戶可用時更新任何部分結果。
通過將圖像處理結合到主控制系統中，制造商可以利用TwinCAT Vision提供的機器視覺功能來提高操作，從而提高機器效率。這不僅可以幫助公司保持競爭優勢，還可以幫助制造商克服視覺任務帶來的挑戰，同時節省大量成本。
質量保證旨在防止異常和缺陷，但在制造環境中定義質量一直是一項艱巨的任務。
像Henry Ford這樣的行業領導者首先強調了標準化設計和組件標準的重要性，以便在機器視覺之前很久就能緩解差異。如今，制造商可以更進一步，通過整合Beckhoff的TwinCAT Vision軟件等圖像處理解決方案，滿足未來的市場需求，提供最高質量的產品。
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