基于深度学习技术的外观缺陷检测设备在工业生产中的应用可以实现非接触式测量，这种无任何接触、无任何损伤的自动检测技术，是实现设备自动化生产、智能化生产和精密控制的有效方式，具有精确有效、安全可靠、应用范围广等优势。检测设备运用深度学习技术后，较之前传统的外观缺陷检测方法，深度学习技术可以自动训练模型并逐渐优化，在检测复杂表面和检测诸如划痕凹痕等缺陷时尤其有效，检测的准确性、速度和性能远高于传统的检测技术。

   基于深度学习技术的外观缺陷检测已经应用于瑕疵、裂纹、脏污、划痕、气泡、杂质等多种复杂的缺陷种类检测，并取得了不错的成果。

特点

▪ 深度学习核心算法

▪ 瑕疵、划痕、异物、杂质等缺陷外观检查

▪ 自动上下料

▪ 缺陷自动分类

▪ 提高检测速度，降低劳动成本

优势

▪ 检测精度可达0.02mm或更高

▪ 覆盖范围广，适应性好

▪ 数据驱动，上限高

应用

▪ 电子元器件

▪ 机械零部件

▪ 手机、电脑外观检测

▪ 汽车行业等