再制造行业中由于一些塑胶硅胶橡胶五金件等产品单价的不高，产量大，对于产品的缺陷划伤裂纹断裂等不良，列如:密封圈作为汽车、电子、半导体、通讯等领域的重要部件起到至关重要的应用。传统的人工人眼来检测，其次成本是非常高的再次就是容易出现漏检混料等质量问题。假设对部分产品采用抽检的方式，又不能保证其品质稳定。有没有两全其美的途径呢？有，采用自动化机器视觉来代替人眼检测是。目前，国内的机器视觉应用已经变得很广泛，智能制造4.0应用最为广泛医药食品汽车等一些重工业企业最为早期就是用自动化机器视觉检测设备，今天在这里在就明说机器时代人工检测的几个好处，效率高、精度高、无接触式检测等
密封圈的外观检测可以通过自动机器视觉检测设备来检测密封圈的杂质、气泡，凹痕等缺陷。密封圈上的一些极小瑕疵毛刺裂纹等将会直接影响产品的密封性。这些缺陷瑕疵假设产品都采用机器视觉来检测的话将大大提升产品的质量与生产车间的生产效率。
密封圈机器视觉检测设备主要是由图片收集、图像处理结论导出等3个部分构成，机器视觉的关键根基和核心内容是图像处理技术应用，图像处理技术应用主要包含:图像预处理技术应用感兴趣区域获取二值化分割技术应用边缘获取技术应用等,这一些图像处理技术应用为之后的几何特征提取和目标基本参数计算进行了充足的准备工作,是整体机器视觉检测设备不可缺少的个部分主要研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像含义的理解及原来客观场景的解释；以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界。图像理解是一个从图像分析中得到的相关的目标描述到我们感兴趣的信息符号的过程
综上所述：图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
