AI机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的质检技术。AI机器视觉技术主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

AI机器视觉技术应用于产品质量检测具有人工检测所无法比拟的优势，表面缺陷与大小、形状、缺损是产品品质的重要特征，利用机器视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述,避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产率和分级精度。

使用AI机器视觉技术为基架的DLIA工业缺陷检测系统基于深度学习技术和工业视觉算法，能够解决传统视觉无法解决的复杂场景下的缺陷检测，缺陷分类问题，能够提供高精度，高速度的外观缺陷检测，以及定位，测量，识别等工业视觉服务。可以极大程度的避免人工检测带来的缺陷漏检、效率低和检测标准不统一等问题，提升产品质量，解决招工难问题。