焊接作为工业生产中必不可少的一个环节，对于产品质量有着重要影响。在焊接过程中，因为设置与运行过程等因素影响焊接部件的缺陷，难以避免。如裂纹、夹渣、气孔、未焊接透气、未熔合等，这些缺陷对安全生产和产品质量构成了严重的威胁。因此，在焊接过程中，有效检测到缺陷对于产品质量、生产制造等方面都非常重要。

传统的缺陷检测方法采取人工检测，不足之处在于成本高、检测效率随着用工时间的延长而快速减少。后来，X射线探伤和超声波探伤的引入对于焊接缺陷检测提供了新的方法，这些方法有易于检测内部缺陷的优点，但成本高，成像欠清晰等问题始终困扰着这些检测方法。我们该如何尽量减少在生产过程中人工评估法的主观性和差异性，就这样，焊点瑕疵缺陷检测成为各行业和客户的一大诉求。

在这样的背景下，焊点瑕疵缺陷检测系统的配置高效智能化变得尤为重要。基于深度学习的焊点瑕疵缺陷检测系统强大的学习能力，快速分析可用数据，对照片、视频中的物体进行分类，并实施复杂的视觉感知任务。另外，还能跟踪和记录检测图像、结果等信息。这些措施预防了未来发生故障的可能，节约了生产成本，也节省了时间和额外费用。在所有检测计划中，基于深度学习的焊点瑕疵缺陷检测系统能够帮助厂家及早识别、解决问题。