近年來，中國經濟進入快速發展階段。我國傳統制造業要素成本高、生產線效率低、就業難等問題亟待解決，傳統制造業急需智能化升級。人工智能技術的興起，使得傳統行業的智能化改造成為可能，尤其是在工業視覺、工業質檢等領域。與人類視覺相比，機器視覺具有明顯的優勢，檢測效率高、速度快、精度高、可靠性更強。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯技術的不斷發展，機器視覺的性能優勢將進壹步增加。
在現代工業自動化生產中，連續大批量生產的每壹道工序都有壹定的次品率。雖然孤立來看，良品率很小，但倍增後成為企業提高良品率的瓶頸，壹個完整的流程消除不良品的成本會高很多。因此，及時發現和消除缺陷產品對於質量控制和成本控制非常重要，也是制造業進壹步升級的重要基石。
利用大數據、機器學習和深度學習技術，對生產過程中的大量生產參數、工藝參數和缺陷數據進行分類、回歸和預測，可以幫助企業解決編程/調試時間長、誤判率高、運行結果不壹等問題。
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