陶瓷工业的质量控制最近开始从自动化中获益。然而，在世界各地的许多工厂，质量控制仍然是人工进行，每个生产批次的一个子集由受过培训的人员类进行各种视觉缺陷检查，如裂纹、造粒和异常表面浮雕。由于人工检查容易受到主观因素和条件的影响而产生人为误差，这种解决方案远非最优。此外，当瓷砖在大规模生产线上生产时，手动检查成为生产速度的限制因素。这种手工检查的缺点会造成昂贵的后果，如可能造成材料浪费、装运产品质量下降和劳动时间损失。因此安装自动化的陶瓷缺陷检测系统的非常必要。

陶瓷自动缺陷检测系统
   检测过程的自动化可以显著提高批次的质量，提高瓷砖的生产率。基于计算机视觉的系统可以安装在生产批次的样品上，以警告可能的损坏，并进一步用于检查每一块瓷砖。此外，对缺陷的自动分类可以揭示可能的硬件故障，并有助于跟踪缺陷部件。这种基于视觉的缺陷检测和分类系统需要相对便宜的硬件，也就是说指定摄像头和集成在生产流水线上。系统的软件部分需要适应工厂使用的材料类型、生产线上的照明条件以及考虑可能存在缺陷类型的学习阶段。
   基于计算机视觉算法陶瓷缺陷检测系统，专门用于批量生产前自动发现瓷砖缺陷。这对缺陷检测自动化系统在陶瓷采用先进算法学习的几何统计瓷砖,然后确定接受和拒绝条件:这些机器学习算法可以检测微小缺陷和可能的缺陷,考虑一个宽领域包括破碎的角落,点,低对比度污渍,有缺陷的印刷和更多。
   通过自动缺陷检测系统使得生产的不合格品大幅减少，减少了不合格品的出货，降低了制造商的成本，通过分销渠道提高了客户的满意度，为客户带来了更高的利润。
   为质量控制和检验量身定制的基于计算机视觉的算法的需求不断增长，特别是对大规模生产线的需求。产品的缺陷是不可避免的，但是通过自动检测和在需要时及时中断不合格品的生产，可以大大降低缺陷的发生率和数量。