生产线AI视觉质检是利用人工智能技术对工业零部件进行质量检测的有效途径，主要包括图像采集、预处理、特征提取、模型训练和结果输出等步骤。通过这些步骤，AI视觉质检系统能够快速、准确地检测出零部件的瑕疵，提高生产效率和产品质量，解决传统质检方式效率低下、易受人为因素影响的问题。

图像采集是AI视觉质检的第一步，目的是获取待检测零部件的高清图片。需使用高分辨率的相机和合适的照明设备，确保拍摄出的图片清晰、无阴影。在高速运行的工业生产线上，高清摄像头捕捉每一个产品的细微特征，并将这些图像信息实时传输至质量管理系统。预处理步骤是针对采集到的图像进行必要的调整，使其更适合后续的特征提取和模型训练。特征提取步骤是从预处理后的图像中提取出与瑕疵相关的特征信息，以便后续的模型训练和分类器训练。模型训练就是利用已知的标注数据集（即带有瑕疵标签的产品图片），训练出一个能够识别瑕疵的分类器。最后，将分类器对测试数据集（即待检测的产品图片）的预测结果展示给用户。

随着深度学习技术进步，不少企业选择通过生产线AI视觉质检全栈方案来进行模型训练，并且大模型到来后，其对瑕疵识别的泛化能力更高，一个场景训练的模型可以迁移到类似场景而不需要更多算法调整，同时还能更好应用多模态数据，提取特征，提升质检的准确性。DLIA工业缺陷检测软件作为生产线AI视觉质检全栈方案的关键载体，正逐步应用于汽车零部件制造、电子元器件封装、精密机械加工、食品包装、半导体芯片制造等诸多领域。