汽车零部件在实际生产过程中，打磨、抛光等各种无法确定的因素会在零部件的表面留下缺陷，从而严重影响车辆的组装、制造，存在巨大的安全隐患，因此车辆零部件的缺陷检测十分重要。零部件的缺陷检测已从传统的手工分类发展为基于机器视觉缺陷检测的方法。使用基于卷积神经网络（深度学习）对机器视觉缺陷检测汽车零部件质检进行改进，提高了模型对汽车零部件缺陷的检测精度。

与传统模型的缺陷检测效果比较，改进的卷积神经网络（深度学习）模型测试准确率可以达到97.59%以上，在零部件缺陷检测方面具有非常大的优越性。其实国内外利用机器视觉的方法进行缺陷检测的研究并不少，有基于深度学习的目标检测算法对轮毂表面缺陷检测，有可以对钢体表面存在的缺陷进行检测，有利用CCD摄像机机器视觉系统对金属等工业生成板材表面进行在线缺陷检测。机器视觉缺陷检测已逐步取代人工，大大提高了生产效率，降低了检测过程中漏检、错检的概率。

基于卷积神经网络（深度学习）模型的机器视觉缺陷检测不单单可以质检汽车零部件，还可以检测其他产品，它广泛应用于带钢、薄膜、无纺布 、铝箔、纸张、锂电池等行业表面缺陷检测。深圳市虚数科技有限公司的DLIA工业缺陷检测从17年逐步发展至今，已经为超过千家企业带去智能化的便利，推动了工业产品检测智能化、设备智能化、生产智能化，使传统工厂升级为智能工厂，实现生产最优化、流程最简化、效率最大化。