在现代自动化生产过程中，AI机器视觉已经开始慢慢取代人工视觉，尤其是在成品检验、质量控制等领域，应用已经非常广泛。对于金属制品加工行业而言，缺陷检测主要靠人工识别，存在劳动强度大，工作重复性高，误检率高，产品质量受人为因素影响大的问题。

各个工厂生产的金属件种类繁多、尺寸不一，这进一步增加了缺陷检测的工作难度。制品表面有划痕、凹凸不平等问题常常会因为看不清而造成漏检情况，而带有瑕疵的制品不仅会让工厂面对代价高昂的退货风险，还可能有损品牌声誉并影响到未来业务的开展。金属外观视觉缺陷检测属于机器视觉检测技术的一个重要应用场景，利用机器视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用，更高效、精确地提升金属制品的质检效率。

以机器视觉、人工智能为代表的软硬件技术正将推动智能制造体系的完善，实现传统制造业发展模式、管理模式、生产方式的朝着智能制造变革。提升制造工厂的智能化程度，用人工智能结合制造业，以金属外观视觉缺陷检测的方式去减少人工质检带来的缺点，降低人工造成的品质不稳定，质量差等问题，无疑已经成为促进金属制造业转型升级的良好方法。