传统上，制造过程中的质量控制是通过人工视觉检查来维持和实施的。独立的机器检验员(他们将被称为机器检验员)将被安排在一条生产线上，由他们来决定产品是否符合最终确定的设计标准和公司的工艺参数。
考虑到当今整个行业的技术进步，人类进行的目视检查不再被视为维持质量保证的最有效方法。
这主要归结于质量是主观的，正是由于这个原因，许多公司现在正在整合图像处理技术。这样的技术能够以高度可重复和确定的方式进行光学检查。
对于制造商来说，这意味着即使是最微小的部件测量，甚至是微米范围内的测量，都可以轻松而彻底地进行。这是一项人眼不可能在一致的基础上准确地进行的任务。
直到最近，自动化应用中的图像处理通常与其他控制系统分开处理，并且位于高性能计算机上的黑盒子中或直接实现到专门配置的智能相机中。
如我们在此描述的那样，在单独的计算机上托管集成图像处理解决方案的缺点是，即使是最小的变化也需要来自专家或外部系统集成商的输入，而不是可编程逻辑控制器（PLC）编程器。这是可以避免的时间和财务上的消耗。
除此之外，传统的图像处理方法和软件不能保证图像处理的精确定时。这是因为需要调节图像处理和控制系统之间的通信，使得结果可以在所需的时间跨度内到达控制器，而不会像操作系统那样影响传输时间。
那么，如果制造商不仅可以消除图像处理和控制之间的通信挑战，而且还有一个允许成像处理和控制组件直接相互通信的系统呢？借助Beckhoff的TwinCAT Vision软件，制造商可以将两个世界组合成一个集成系统，并完成这一任务。
TwinCAT Vision将图像处理添加到通用控制平台，该平台包含PLC，运动控制，机器人，高端测量技术，物联网（IoT）网络和人机界面（HMI）。将所有控制功能组合到一个工具中的一个优点是，它意味着一切都在一个运行时环境中运行。
Beckhoff还设计了具有千兆以太网接口的软件，以创建GigE Vision通信标准，该标准可从摄像机提供可靠，快速的图像数据传输。此功能使TwinCAT Vision可以将实时数据直接提供给控制器存储器，从而在用户可用时更新任何部分结果。
通过将图像处理结合到主控制系统中，制造商可以利用TwinCAT Vision提供的机器视觉功能来提高操作，从而提高机器效率。这不仅可以帮助公司保持竞争优势，还可以帮助制造商克服视觉任务带来的挑战，同时节省大量成本。
质量保证旨在防止异常和缺陷，但在制造环境中定义质量一直是一项艰巨的任务。
像Henry Ford这样的行业领导者首先强调了标准化设计和组件标准的重要性，以便在机器视觉之前很久就能缓解差异。如今，制造商可以更进一步，通过整合Beckhoff的TwinCAT Vision软件等图像处理解决方案，满足未来的市场需求，提供最高质量的产品。
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