在鈑金等傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)工廠中，鈑金的缺陷質(zhì)檢工作由人工進行，不過這樣微小且變化很大的人工質(zhì)檢工作存在工作強度大，作業(yè)可重復(fù)性高，錯檢率大，產(chǎn)品品質(zhì)受人為要素影響較大等諸多問題。而且，每個工廠制造的鈑金件品種繁多、規(guī)格不一，這進一步增加了鈑金缺陷檢測的工作量。

人工質(zhì)檢不能完全投入、平穩(wěn)、精確且高效率的進行鈑金缺陷檢測工作中，造成生產(chǎn)廠家沒法穩(wěn)定提供輸送合格品，不能滿足市場的需求，這將會嚴重降低工廠的生產(chǎn)率。隨著我國加速推進制造業(yè)強國政策，并且伴隨著人工成本的迅速上升，愈來愈多生產(chǎn)廠家開始創(chuàng)建人工智能化技術(shù)的信息化、智能化系統(tǒng)工廠，得以讓人工智能缺陷檢測技術(shù)迅速發(fā)展起來。

各個生產(chǎn)制造企業(yè)在更多地生產(chǎn)過程中上讓更穩(wěn)定準確的機器設(shè)備參與其中，提高工廠生產(chǎn)效率。人工智能缺陷檢測技術(shù)做為人工智能化極為重要的前沿科技之一，在鈑金缺陷檢測方面有著先天優(yōu)勢。人工智能缺陷檢測技術(shù)讓鈑金缺陷檢測具備非接觸式、高效率、降低成本、生產(chǎn)效率高等特點，在檢測鈑金件缺陷并防止有缺陷鈑金件產(chǎn)品層面有非常大的應(yīng)用價值。

傳統(tǒng)式生產(chǎn)制造工廠的鈑金缺陷檢測階段，在機器視覺系統(tǒng)的支持下，其質(zhì)檢效率有了質(zhì)的飛躍，并且也有效解決檢驗規(guī)范化難、錯檢率高的難題。深圳虛數(shù)科技有限公司提供的“人工智能缺陷檢測技術(shù)”AI視覺檢測系統(tǒng)解決方法，都是基于DLIA深度學(xué)習(xí)平臺和2000多的是AI領(lǐng)域?qū)嶓w模型，能夠高效完成鈑金缺陷類別的算法優(yōu)化配對、數(shù)據(jù)庫及其生產(chǎn)線版本升級，在生產(chǎn)中鈑金缺陷種類不斷迭代更新的前提下，使鈑金缺陷檢測精密度做到像素級、檢測速率達到毫秒級。