Nhiều nhà sản xuất và hậu cần logistic trong lĩnh vực công nghiệp đang nâng cấp sức mạnh của hệ thống machine vision và trí tuệ nhân tạo AI để tạo ra lợi thế cạnh tranh. Bằng cách triển khai kiêm nhiệm các công nghệ này, các doanh nghiệp có thể tự động hóa tốt hơn, tối ưu hiệu suất của họ và cải thiện chất lương kiểm soát

Phân tích hình ảnh bằng rule-based machine vision được tăng sức mạnh của trị tuệ nhân tạo. khi vision system thu được hình ảnh, phần mềm hỗ trợ AI so sánh hình ảnh đó với cơ sở dữ liệu bao gồm những nguồn dữ liệu hình ảnh cả "tốt" và "xấu" và đưa ra kết quá. Quá trình học để nhận ra mẫu và suy luận từ những hình ảnh định dnagj cho phép máy tính phát hiện lỗi bằng cách phân biệt sự khác nhau giữa những vật thể được chấp nhận và không được chấp nhận.

Hơn nữa, Giải pháp machine vision nhúng với công nghệ trí tuệ nhân tạo AI sử dụng ngôn ngữ tự nhiên xử lý để đọc và giải mã vạch trên hình ảnh, so sánh với những phương pháp rule-based đòi hỏi lập trình mở rộng và chuyên môn kỹ thuật sâu. Giải pháp này cho phép nhiều người dùng hơn sử dụng lợi thế AI cho nhà máy tự động hóa. Hai công nghệ dẫn đầu của trí tuệ nhân tạo AI - edge learning và deep learning - giúp tự động hóa đơn giản hơn

Edge learning - là công nghệ trí tuệ nhân tạo AI được thiết kế đơn giản dễ sử dụng. Quá trình này diễn ra ngay trên thiết bị, hay "xử lý tại biên", sử dụng thuật toán đào tạo trước (pre-trained).  Công nghệ này dễ thiết lập, chỉ yêu cầu số lượng nhỏ hình ảnh (khoảng 5 đến 10 hình ảnh) và thời gian đào tạo ngắn hơn giải pháp deep learning truyền thống. Các chuyên gia không cần chuyên môn sâu về Vision cũng có thể đào tạo công cụ edge learning và tạo kết quả giám định trong vài phút.

Deep learning - là công nghệ trí tuệ nhân tạo thiết kế cho những ứng dụng tự động hóa phức hợp và tùy chỉnh chuyên sâu. Quá trình diễn ra tại đơn vị xử lý đồ họa (GPU - graphics processing unit) xây dựng mạng lưới thần kinh phức tạp từ lượng lớn hình ảnh thiết lập từ hàng trăm đến hàng nghìn hình ảnh. Tận dụng mạng lưới thần kinh này, deep learning phân tích các tập hợp hình ảnh nhanh chóng, hiệu quả để phát hiện những lỗi tinh vi, hay thay đổi.