在工业制造中，因为生产制造运输环境下的不确定因素，容易产生刮痕、挤伤、擦挂等缺陷。而这其中缺陷绝大多数都相当细微，甚至人眼无法鉴别，这种缺陷所导致的坏品率很大的阻碍了制造业发展趋势。伴随着深度学习图像分析技术发展，尤其是在全自动特征抽取以实现端对端检验方面的表现出优良性能，促使深度学习互联网能够精确且迅速地从源图像鉴别总体目标，而且有较强的可扩展性。因而，基于深度学习的AI工业缺陷检测在缺陷检测行业获得越来越多高度重视。

在我国制造业转型升级的过程当中，产品品质要远销欧美国家发达国家，让产品更有竞争力，内在要求不合格品不可以最后出现在了制成品中。一方面，如果可以提早发觉不良构件，提早清除，那么就能打造出低成本优势，另一方面，人力检验一般在强灯光效果或是光学显微镜的工作氛围中，人容易疲劳，非常容易错判，对工作经验要求严格，现在大多数工厂并非易事寻找检验职工，多种要素推动下，基于深度学习的AI工业缺陷检测，促进了巨大市场的需求。

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