瑕疵視覺檢測技術是工業自動化領域的重要應用，通過機器視覺與人工智能的結合，實現對產品表面及內部缺陷的識別。這項技術已廣泛應用于電子制造、汽車工業、食品包裝、紡織業等場景，成為現代質量管控體系的環節。
在電子制造領域，視覺檢測系統可識別0.01mm級的元件錯位、焊點虛焊、線路斷裂等缺陷。例如在PCB板生產中，通過多光譜成像技術，可同時檢測銅箔厚度、阻焊層完整性及字符印刷質量，檢測速度可達每分鐘120片，較人工效率提升20倍以上。汽車行業運用3D結構光技術檢測車身鈑金件的表面平整度，0.05mm的凹陷或凸起都能被準確，確保噴漆工藝前的基材質量。
食品包裝行業采用高速線陣相機結合紅外傳感技術，能在每分鐘600包的生產速度下，檢測鋁箔封口完整性、日期噴碼清晰度以及異物混入。紡織物檢測系統通過卷積神經網絡分析織物圖像，可識別斷經、緯斜、污漬等12類常見缺陷，準確率達到99.7%。在光伏產業中，EL（電致發光）檢測設備通過硅片在通電狀態下的微光圖像，可發現肉眼不可見的隱裂、斷柵等微觀缺陷。
當前技術已從傳統規則算法向深度學習演進，通過生成對抗網絡（GAN）創建缺陷樣本庫，有效解決小樣本訓練難題。多模態融合技術將可見光、X射線、超聲波等數據整合，構建三維質量評價體系。邊緣計算設備的應用使檢測降低至50ms以內，滿足實時剔除不良品的需求。據行業統計，視覺檢測系統可降低60%的質檢成本，同時將產品良率提升2-3個百分點，成為智能制造升級的關鍵支撐技術。
