随着制造业的不断发展，对于产品质量的要求日益严苛，哪怕是微小的缺陷也可能导致严重的后果，传统的质检方式，如人工肉眼检测，不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检的情况，各种如产品缺陷导致的召回事件给企业带来经济损失，消费者对于产品质量的期望越来越高等等问题，迫使企业不得不寻求更高效、更准确的质检方法。

在工业领域，复杂环境下的缺胶、缺料、凹坑开裂、内极暴露、混色、料花、起泡、爆裂、划伤、裂纹、刮痕、针孔、表面污染、褪色等缺陷检测问题本来就很难。自基于深度学习的机器视觉技术的出现之后，这些问题才逐渐被解决。如接线端子外观检测、pcb板焊片外观检测、芯片自动化检测、微小量件外观瑕疵检测、电子板印刷检测、OCR字符识别、瓶盖检测等检测识别等。

虚数科技通过搭建精密智能制造AI产品缺陷检测质检工具，为解决复杂工业环境下的产品质检问题提供了有力的手段。以DLIA工业缺陷检测为例，联合各大高校人才合力打造了“通用型AI外观缺陷视觉检测设备”。这种智能质检设备让原本冷冰冰的车间变得更加人性化。工人只需轻松按几个按键，高速照相机就能拍下传送带上的零部件，交由机器进行识别，将有缺陷的零件挑出来，还可根据产品的检测需求特殊定制检测项目。

在人工智能的加持下，DLIA工业缺陷检测的效率和准确率远超人工检测。据统计，精密智能制造AI产品缺陷检测质检的投资回报率是传统机型的6.5倍，能帮助企业节约更多的成本，其投资回报率十分可观。

在某精密电子产品制造厂，一台精密智能制造AI产品缺陷检测质检设备一小时可以检测3000个零件，一个工人可以同时看管三台设备，一小时就能检验9000个零件，远远超过人工检测每小时2000个零件的数量。而且，精密智能制造AI产品缺陷检测质检能同时检测1个零件的6个面不同位置的33种缺陷，准确率更高。

随着人工智能技术的不断进步和创新，相信机器视觉领域将会取得更加显著的成果，为制造业的高质量发展提供更强大的支撑。