在橡胶件制造中，由于橡胶原料不均匀、配方不稳定、模具结构设计不合理等原因会造成表面缺陷。常见的表面缺陷有气孔、麻点、翘曲、裂纹等。常见的检测方法是通过对产品表面做肉眼观察，判断其是否存在缺陷，此办法的限制很多，第一个就是工作地方有大量制造橡胶件时产生的气体；第二个则是人眼检测并不稳定，需要凭借工人的经验来决定。

以上两点限制了检测效果，而橡胶件机器视觉检测在很大程度上解决了这两个问题。采用橡胶件机器视觉检测系统，利用计算机强大的计算能力和丰富的图像处理经验，通过对被测表面的亮度、颜色信息进行分析，提取出相应的特征向量。在此基础上，应用各种算法来计算被测样品表面的裂纹、突出物等信息，并利用其分布情况对产品表面质量进行分析。

例如，O型橡胶密封圈缺陷质检要做到表面没有压痕、不明显，O型橡胶密封件边缘不出现裂痕或者是褶皱，O型密密封件表面没有出现斑点，在生产过程中不会产生内应力导致变形或者老化的现象。杜绝O型橡胶密封圈缺陷常见的外观缺陷。在检测时需要注意的是，如果出现了缺陷则要停止生产并且对其进行修复，直到没有问题再继续生产。

橡胶件机器视觉检测脱胎于DLIA系统，它具备强大的图像处理功能，可自动检测各种类型缺陷，可对图像进行灰度、边缘等多种处理，检测效率高，对色彩丰富区域更敏感（对比度、亮度和清晰度）。DLIA拥有高度智能性，可以判断产品是否存在缺陷类型。使用人工智能技术自动进行判断和分析，对于每个图像区域，系统会对其进行统计分析，当有特征值超过阈值时，系统就会对其进行分类。当只有一个区域没有被分类时，系统也会根据该区域的特征值来判断是不是可以继续分类。