深度學習算法是它的思維宮殿，儲存著百萬張瑕疵特征圖；而多角度環形光源，則像審訊室的頂燈，讓裂縫陰影無所遁形。有次逮住個0.019mm的\"慣犯\"，系統甚至調皮地彈出對話框：\"恭喜打破最小瑕疵記錄，要發朋友圈炫耀嗎？\"

朋友們，說出來你們可能不信——現在連不銹鋼蓋子的質檢都能搞出電子競技那味兒！某廠工人愣是把檢測線玩成了\"大家來找茬\"全球排行榜，冠軍獎金5000塊！ 這事得從他們引進的AI視覺系統?說起。原本枯燥的質檢車間，

假如把控好硬件配置的生產設備，嚴控生產過程，生產過程中幾乎可以防止規格上的缺陷，因而生產過程中難以避免會發生關鍵缺陷。因而，怎樣操縱這種缺陷變成重中之重。關鍵的解決方法是檢測。可是，因為成本相對高、速度比較慢、視覺疲勞等要素，沒法確保產品的安全系數。

視覺檢測也因此被廣泛應用于生產、裝配和包裝過程中，檢測缺陷以防止缺陷產品流入市場進而影響企業品牌口碑有這不可估量的價值。 機器視覺系統的設計需要考慮多方面的因素，除了根據需求按照常規選型參數選擇相應參數的設備之外，還需要考慮光源的穩定性、相機的畸變誤差，以及被檢測物體與相機之間的相對運動等因素給檢測系統帶來的穩定性干擾與測量誤差。只有綜合考慮這些因素進行視覺系統的優化設計，才能建立穩定、合格的機器視覺檢測系統。

在選擇工業視覺檢測鏡頭時，首先要明確所需檢測的產品特征和缺陷類型，以確定所需的鏡頭性能和特性。根據實際檢測距離和視場大小選擇合適的焦距。較近距離的檢測通常需要較短焦距的鏡頭，遠距離檢測則需要長焦距鏡頭。光圈大小影響圖像的亮度和景深。在光線暗的環境中，選擇較大光圈的鏡頭有利于提高圖像質量。

自動化外觀缺陷檢測是基于機器視覺系統的品檢設備，替代傳統的人工質檢,實現產品外觀在線高速自動化檢測。通過該設備的成功實施預期能實現產品表面瑕疵缺陷特征的自動識別，檢測速度可達到生產流水線同步。