在机械零件加工以及使用过程中，机械零件表面会产生裂纹等缺陷，这些缺陷严重影响着机械零件表面质量；然而，传统的监测方法是由人工离线抽检完成，这种方法依赖于检验人员的检验，不能实时发现产生的缺陷。图像检测技术可以通过对所采集图像的进行图像处理，从而实现在线检测，而基于图像处理的检测技术关键在于图像处理算法。因此，虚数科技零件缺陷检测质检有着重要意义。

人类视觉系统在有先验知识的前提下，总是在视野中搜索与先验知识相匹配的检测目标特征，并对这些目标进行优先处理，这就是人类具有的检测机制。如果将这种机制引入到机械零件表面等：基于目标特征的虚数科技零件缺陷检测质检方法，利用缺陷特征作为机械零件缺陷检测条件，就有可能把注意力集中到缺陷所在的区域，从而避免环境因素对检测的影响，实现对缺陷区域的准确分割。为此，采用检测目标特征设定分割阈值，实现对机械零件表面缺陷的准确分割。

质检由于精细度要求高，占到工厂总人力成本的40%。举例来说，工业质检中的虚数科技零件缺陷检测质检目标，可能是个小划痕，也可能是小缺口。这种情况下，缺陷视觉感官并不直观。在整个人力检测过程中，耗时多、人力投入高。而质检效率直接影响到企业生产以及交付效率。因此，工业质检的智能化赋能已经成为节省成本，提高产能的必然趋势。