随着智能制造产业的升级和改造，智能手机作为人们生活的必需品，它的“智”不仅仅在于产品功能、性能方面的创新，更在于生产制造过程的智能化。智能手机生产共有80多道工序，每一个工序都需要进行检测，检测的标准各不相同。为提升产品品质，降低不良率，达到用户满意度，检测作为手机生产的最后一道工序，是产品品质的“守门员”，也是手机厂商们关注的焦点。

伴随着人口红利的逐渐消失，以及传统机器视觉的“僵态化”检测，局限性问题日益突出，已无法应对终端产品的频繁迭代。深度学习技术，通过深度提取图像瑕疵特征，突破传统机器视觉逻辑简单、难以分析无规律图像的瓶颈，持续有效地提高了智能手机外观瑕疵质检的准确性。

对于智能手机外观瑕疵质检产品线的不断更迭变换，用户无需更改或调整设备机构，只需通过软件选择相应前期调试好的参数即可，如此一来，便大幅降低了用户更换不同产品时的设备调试时间。在智能手机外观瑕疵质检的过程中，可实现不同尺寸、型号手机玻璃面、后盖、侧面、圆弧面的全方位检查，快速、精准地检测出划痕、碰伤、脏污、边缘银边、漏光等缺陷，省去了人工干预的环节。