Технології комп’ютерного зору отримали широке застосування в різних галузях, зокрема в медицині, виробництві, транспорті, логістиці, сільському господарстві. В статті наведено загальну схему контролю якості продукції на основі комп’ютерного зору. Як приклад розглянуто задачу виявлення дефектів друкованих плат та проаналізовано стек технологій для її розв’язання. Розпізнавання дефектів базується на індексі структурної подібності SSIM, що обчислює різницю між зображеннями еталонної і поточної плати. Незважаючи на значний прогрес у галузі машинного зору, залишається багато невирішених питань щодо якості та розмірності вхідних даних, вибору моделей, точності результатів. Інтеграція елементів систем машинного зору для обміну інформацією та прийняття рішень також становить значну проблему, тому у статті представлено один із підходів до її розв’язання. Запропоновано програмну реалізацію для виявлення дефектів у вигляді веб-додатку. Архітектура системи складається з клієнтської та серверної частини. Клієнтська частина реалізована з використанням Vue.js, на стороні сервера використано Flask фреймворк, що полегшує інтеграцію з існуючими Python-бібліотеками.