Koszty finansowe, jakie ponoszą firmy w związku z zapobieganiem, wykrywaniem i naprawianiem problemów produktowych związanych z jakością – w uproszczeniu nazywane kosztami jakości – sięgają nawet 15-20% ich rocznych przychodów ze sprzedaży. W przypadku niektórych firm - nawet 40%. Koszty te można drastycznie zmniejszyć poprzez automatyzację procesu wizualnej kontroli jakości, wdrażając system oparty na sztucznej inteligencji. Jednym z takich rozwiązań są maszyny Smart Optical Inspection (SOI) – atrakcyjne ze względów ekonomicznych, ale także ekologicznych.
Wzrost zapotrzebowania na automatyzację w zastosowaniach przemysłowych to trend widoczny na całym świecie. Jak wynika z raportu Allied Market Research, dotyczącego rynku systemów wizyjnych, jego wartość osiągnie w 2027 r. 74,9 mld USD, przy czym średni roczny wzrost w latach 2020-2027 szacuje się na 11,3%. Te liczby świadczą o tym, że wydajny i niezawodny proces montażu to krytyczny aspekt produkcji. To od niego zależy, czy produkt końcowy osiągnie wymagany poziom jakości.
Dzięki rozwojowi robotyki przemysłowej nastąpił znaczny wzrost automatyzacji i produktywności procesów produkcyjnych, w tym montażowych. Tymczasem jeszcze na początku XX w. kontrola jakości wykorzystująca zmysły człowieka była uważana za jedną z najbardziej wiarygodnych spośród dostępnych metod. Pogląd ten został zakwestionowany w latach 50. – 70. ubiegłego wieku, kiedy zrozumiano, że człowiek jest najsłabszym ogniwem w procesie kontroli jakości. Dlatego jeden z głównych ówczesnych trendów w badaniach nad wizyjną kontrolą jakości koncentrował się na pełnej automatyzacji
