AI视觉外观缺陷检测外观缺陷检测是通过光学组件、图像处理器、软件算法等集成的图像处理系统，其涵盖光学原理、软件技术、图像处理技术等专业学科；实时检测、识别被测物体常见表面的缺陷（划伤、破损、刮痕、脏污、条纹、亮斑等），部分外观检测的图像都存在比较复杂背景的干扰因素，对外观缺陷识别判断产生较大的影响，因此对检测系统提出极高的能力要求，传统的图像处理技术已经无法满足于当前的生产应用。

随着AI人工智能技术的快速发展，人工智能也逐步开始在工业领域中应用，虚数科技将深度学习技术应用到各种工业领域的缺陷检测设备，开发出以人工智能深度学习技术为主的DLIA工业缺陷检测系统。该系统可用于缺陷识别、物体分类、定位等功能应用，其可用于3C产品及零部件、半导体、LED、医药、汽车等行业，其结合传统算法实现对产品进行AI视觉外观缺陷检测。

AI视觉外观缺陷检测里结合了深度学习技术，不同于传统工业机器视觉，深度学习不需要专业人员的定制开发算法，前期只需要一部分NG和OK样本图片，用于缺陷标注训练即可完成模型的建立，后期遇到新增缺陷类型时，只需要完成新类型缺陷样本训练优化模型就能够完成新缺陷检测。