产品检测是制造业质量管理的一环，过去皆由现场作业员亲力亲为，然而人眼有其极限，检测速度与正确率会随着作业时间拉长降低，再加上产线速度越来越快、产品体积逐渐轻薄短小，后期机器视觉开始取代人眼，成为产线检测主流，而更加智能的工厂采取的是AI瑕疵视觉检测。

在产线中，AI瑕疵视觉检测有四大主要功能，包括量测、辨识、定位、检查等，而检测是所有功能中最困难的部分，由于现场人员对瑕疵的认知不同，因此即便是已然自动化的视觉检测，仍会存在因系统设定或现场质管人员不同，导致出货产品质量无法一致性的问题，对此问题，虚数科技认为深度学习将会是最佳方式。

将AI瑕疵视觉检测的深度学习导入至产线检测中，对制造业与系统供应商两端来说，都可提升工作效率。在使用者端，AI瑕疵视觉检测可以省下大量人眼检核的成本，AI瑕疵视觉检测软硬件架构的准确率与判断速度，已远远超过人眼，而且设定完成后，即可长时间不间断且以一致标准的工作，将可为制造业者省下大量的人力成本。