當一個(ge) 很小的缺陷會(hui) 影響到整個(ge) 製造商的生產(chan) 效率和利潤時，一切細節都變得至關(guan) 重要。工業(ye) 質檢在現代製造業(ye) 非常重要，產(chan) 品表麵微小的劃痕和凹坑等瑕疵就可能會(hui) 釀成重大的事故。比如手機電池的極耳焊接毛刺過大，刺穿絕緣膠帶和隔膜，從(cong) 而造成極片的短路，導致電池自然的重大安全事故。
然而目前80%以上的工業(ye) 表麵缺陷檢測仍依賴人工檢測，每天有至少350萬(wan) 人從(cong) 事著人工肉眼的檢測工作。傳(chuan) 統的人眼檢測方法存在效率低、分辨力差，以及數據不可追溯，人為(wei) 誤差較大等問題，可以說，傳(chuan) 統的人工檢測方式已經不能滿足高效的智能製造生產(chan) 需求與(yu) 高精度的產(chan) 品質量目標。
华体汇官方网站近期推出的外觀瑕疵檢測方案，借助機器視覺、人工智能技術，以先進技術迎接電子、新能汽車等行業(ye) 的迅速發展。人工智能瑕疵檢測方案麵向智能手機行業(ye) 、電腦行業(ye) 甚至周邊的充電寶行業(ye) 的外殼尺寸質量檢測，采用深度學習(xi) 的原理，快速訓練缺陷樣本，僅(jin) 僅(jin) 10~20張缺陷樣本，幾分鍾或十幾分鍾即可完成需求定義(yi) ，投入使用，完美地解決(jue) 了傳(chuan) 統人工檢測帶來的問題。
