轴承是机械行业中非常重要且应用十分广泛的机械部件，其生产批量大、精度要求高，所以其出厂质量*关重要。

       在轴承行业中，检测是整个轴承生产环节当中非常重要的一环，直接影响着轴承的品质和轴承的销量。但目前，我国大多数轴承生产厂家在轴承尺寸精度的测量方面还是依靠机械式、光学式等测量仪器进行的，手段比较落后，这种依靠人力的随机抽样检测方法检测效率低，精度低，易于引起人为误差。

       以中国*大的轴承套圈生产企业为例。

       其年产值近10个亿，员工总数约600人，其中约200个人负责检测。一般一名检测人员每天工作8个小时要检测2万个左右的轴承或轴承零部件，效率低且质量风险极大。随着检测设备的不断更新，目前市场上也会有一部分企业用机器视觉进行缺陷检测，但由于技术限制，稳定性差，误检率基本在20% - 30%左右，也就是说，机器会把20% - 30%的好产品检测成坏的，这就又必须用人工来进行复检，无论是对工艺还是对成本来说，这都是巨大的浪费。

       轴承及其零部件检测的重要性与当前检测方法之间的矛盾，也为机器视觉技术改革行业提供了突破口。

       对于如何解决轴承检测过程中效率低、准确度低、速度慢、人力成本高的问题，矩视智能从机器视觉切入，通过图像抓取、识别、计算、测试等基本流程来完成整个检测。