在工业生产线上，品质控制是至关重要的一环。传统的手工检查方式不仅效率低下，且受主观因素影响大、成本高昂。随着人工智能技术的快速发展，特别是计算机视觉领域的突破，图像视觉AI缺陷检测正逐渐成为产品质检的重要手段。

图像视觉AI在缺陷检测领域的应用是近年来快速发展的一项技术，它利用深度学习、机器学习以及计算机视觉技术来自动检测产品中的各种缺陷，通过图像处理技术来让机器“看”并理解图像内容。先是通过数据收集与预处理，包括灰度化、滤波、边缘检测、图像增强等，提高图像质量，便于后续分析。接着由机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，用于训练模型以识别不同类型的缺陷。最后将训练好的模型部署到生产线或质量控制环节，实时分析传送带上的产品图像，自动标记出潜在的缺陷。

图像视觉AI缺陷检测技术为制造业提供了强大的工具，不仅提高了生产效率和产品质量，还促进了智能化、自动化的产业升级。图像视觉AI缺陷检测技术在制造业、半导体行业、纺织业、电子产品生产等多个领域得到广泛应用，旨在提高生产效率和产品质量。