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随着国民生活水平的提升同时促进着国内制造的快速发展，工业产品的数量和种类与日俱增，消费者和生产制造企业的竞争促使产品的质量要求提出了更高标准，除了要满足正常的性能使用要求外，还要有着良好的表面外观质量。产品的外观品质已成为市场的重要竞争指标之一，对产品表面的质量控制在工业生产中的作用日趋显著。
但在工业制造过程中，制造件总会有各种各样不可避免的生产缺陷，由于工艺流程、生产设备和现场环境等因素的影响，造成产品表面出现各种缺陷，如磁瓦表面的气孔、断裂、磨损等缺陷，塑胶件表面缺胶、料花、裂纹、平面度、堵孔、断裂等缺陷。表面缺陷不仅直接影响产品本身的外观质量，更影响产品的使用性能和商业价值。因此，产品从供应商入库还要进行新一轮的产品必须对其表面进行外观尺寸质量检测，以避免在产品生产加工的性能适用造成企业没必要浪费的成本支出。从而减少缺陷产品的产生，提高企业的经济效益。表面缺陷检测已成为工业生产过程中不可或缺的组成部分。
随着科技技术的发展，制造业也逐渐走向智能化，工业制造采用机器视觉检测设备搭载机器视觉技术的智能工业机器人正在对产品配件进行表面缺陷尺寸检测，它可以高效提高产品质量、检测效率、精确率等优势。工业产品的产出必须保质保量，目前大多数的工厂企业都是自动化产线设备，列如：注塑机长时间的运行内部模具零件的松动导致生产出来的存在外观表面缺陷，有部分工厂使用人工检测，但产品数量巨大，人眼的疲劳也容易出现各种差错。
采用工业视觉检测设备可有效克服工业生产制造中人工品检出现的弊端，机器视觉检测具有连续性、智能识别外观缺陷尺寸其它的原理是利用高清工业相机对产品外观缺陷进行摄取图像信息，在高速运转的流水线实行视觉检测系统、AI深度学习模型的快速分析且保证检测的产品质量及准确度。实现对工业零部件的外观尺寸检测是否存在缺陷的快速、精确检测，面向非标式设备自动化生产厂商，提供各行业的检测、识别、定位、测量、等功能的研发化视觉检测算法的应用，可广泛应用于电子信息制造、半导体、汽车零部件、橡胶配件、注塑件等行业。
