在金属板材的加工过程中，由于原材料控制不严、生产操作不当和工艺方案不合理等多方面的因素，诸如裂纹、辊印、刮伤、划痕、压痕、孔洞、针眼、气泡等的缺陷屡见不鲜。这些缺陷不仅影响了产品的外观，更是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性等性能，因此，对缺陷的检测便成为了举足轻重的一个环节。

受金属板材加工条件的限制，高温、热辐射等便成为了它甩不开的标签。工人们无法长时间待在这样的环境中，往往三班倒，经常昼夜不分，生物钟紊乱，影响了睡眠的质量和时间，而这一系列的连锁反应则导致了产品检测准确率的下降，再加上工作中来自检测速度的压力，致使许多缺陷无法检测出来，出厂产品的质量也就无法得到保障。

为解决这一难题，机器人不断探索，融合机器视觉技术，自主研发了缺陷视觉检测系统。

在之前，许多企业也尝试过无损检测，例如涡流检测技术、红外检测技术等，相较于人工，这些技术方法的检测速度有所提高，但由于精度不高、无法对瑕疵进行分类、现场安装条件苛刻等客观因素的存在，仍无法满足工业生产产品质量检测的要求。

同时它还能在恶劣的加工作业环境中达到724小时长时效运作，在这样的基础上，企业使用缺陷视觉检测系统来检测金属板材表面缺陷，可以大大地加快产品出厂效率，提高产品质量保障以及整体竞争力，获得更多的市场占有份额。

随着工厂数字化、网络化、智能化水平的提高以及人工智能技术的进步，缺陷视觉检测系统在工业制造中的应用场景逐渐丰富，例如玻璃、电子元件、汽配件、五金件等外观检测场景，并逐步呈现出从局部到整体、从生产层面到经营战略层面的应用发展趋势，帮助企业从“人工”转变为“人工智能”，生产更加细致化，减少培训一个质检员所需耗费的人力财力，真正实现了生产效率、良品率的有效提升!