在精密电子、新能源动力电池、汽车零部件等高端制造产线上，质量检测始终是决定产品良品率、控制生产成本的核心环节。传统依赖人眼的质检模式不仅面临工人视觉疲劳导致的漏检、错检率居高不下的问题，面对微米级的芯片引脚虚焊、锂电池极片涂层瑕疵、光伏硅片隐裂等超小缺陷，人眼的识别精度根本无法达到生产要求，且人工质检效率难以匹配每分钟数百件的高速产线节拍，每年因质检疏漏造成的国内制造业损失超千亿元。
基于深度学习的工业AI质量检测技术的出现，恰好补全了传统质检的短板：通过对缺陷样本的特征学习，结合小样本学习、语义分割等算法，深度学习工业AI质量检测可精准识别上百种不同类型的生产缺陷，识别精度最高可达2微米，漏检率可控制在0.05%以内，且可实现7*24小时不间断作业，仅在锂电行业，应用深度学习工业AI质量检测的产线平均良品率可提升8%以上，单条产线年可节省质检成本超200万元。
当前深度学习工业AI质量检测的落地门槛正持续降低，过去AI质检模型需要针对不同行业、不同产线做定制化开发，部署成本动辄数十万，中小制造企业难以负担。随着深度学习的预训练模型的成熟，结合迁移学习技术，现在仅需数十张特定场景的缺陷样本，就能完成模型的微调适配，部署周期从过去的3个月压缩到1周以内，成本下降超60%，已经可以覆盖食品包装漏封、纺织面料跳线、五金件压伤等绝大多数轻工业、重工业质检场景。
