继蒸汽时代、电气时代、信息时代三大工业革命之后，全球化分工使生产要素加速流动和配置，市场风向变化和产品个性化的需求对企业反应时间和柔性化能力提出前所未有的要求，全球进入空前的创新密集和产业变革时代。基于此，以物联网和智能制造为主导的第四次工业革命悄然来袭。

在这瞬息万变的数字时代，人工智能技术在计算机视觉领域取得的突破性进展，让机器视觉迎来了黄金发展期，也带动了深度学习这项技术的不断成熟，深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新，在机器视觉工业产品外观检测中发挥了极大的效用。

过往的机器视觉系统，每一次上线都必须不断调整设定，在智能制造概念中，产线必须可快速回应订单，弹性调整生产内容，现行机器视觉检测的繁复设定将难以满足弹性化生产需求，深度学习架构只要事先通过训练，即可快速上线使用，且还能自主学习，机器视觉工业产品外观检测系统可以自动找出最佳的 OK/NG 参数，不必再由人员调整，在此状态下，各设备的瑕疵检测标准将可一致性，不会因品牌、使用时间的不同产生差别。