由于工作环境恶劣、工作条件复杂，金属材料构件在生产过程中容易出现划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，基于机器视觉及深度学习算法的视觉缺陷检测系统可替代人工在恶劣环境中实现高速、高精的缺陷识别、标记、分拣、报警、统计分析等处理，同时防止伪缺陷带来的干扰，有效提升质检效率。
1. 突破环境限制：可承受高温等恶劣环境影响，持续稳定地检测产品，比人工具有更强的环境适应性。
2. 深度学习，高检测精度：通过对疵点的持续训练、识别，不断提高检测精度，提升产品品质。
3. 缺陷智能采集分类：缺陷特征统计计算，自动识别分类不同缺陷并传给上位PC机，形成数据库，便于优化生产流程。
4. 信息打印：检测到瑕疵时自动统计当前瑕疵图像、面积、位置、大小等信息，同时可连接打印机选择打印信息。
5. 系统联动：当系统检测到疵点时声光报警，也可在系统中加入其它连锁I/O输出。
工业制品缺陷检测系统适用于钢材、铜材、铝材等金属片材；垫片、垫圈、螺丝等各类五金件；线缆护套；汽车零部件；玻璃；塑料等其他工业制品的缺陷检测。