人工智能产品瑕疵视觉检测（Artificial Intelligence Product Defect Visual Inspection）是一种利用计算机视觉、深度学习、机器学习等先进技术手段对工业生产线上或离线产品进行非接触式、自动化的表面缺陷检测的方法。这种技术已经在多个行业中广泛应用，包括但不限于汽车配件、电子产品、食品包装、纺织品、玻璃制品以及医疗器件等领域。

利用深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）等技术构建强大的特征识别模型。模型在大规模标记有瑕疵样本图像的基础上进行训练，学习到产品表面正常状态与瑕疵状态之间的复杂映射关系。随着系统的运行，通过收集和分析更多的生产数据，模型能够不断地自我学习与优化，提升对新型或微小瑕疵的检测能力，降低误报率和漏报率。

人工智能产品瑕疵视觉检测不仅是制造业迈向智能制造的关键支撑技术，也是提升产品质量、保障消费者权益、促进产业升级的有效途径。随着技术的日益成熟和普及，越来越多的企业正将其应用于实践，引领整个产业链向着更高水平的智能化迈进。