工业视觉检测质检系统的核心检测算法采用图像模板匹配算法进行缺陷检测。根据检测需要，在选择电子零件时，可以通过提取元件图案模板，或者器件预存尺寸模板。通过不同的标准模板，对产品零件尺寸、外轮廓缺陷、图案和字符缺陷等进行检测。

为了提高匹配模板的适应性，我们可以先使用工业视觉检测质检系统对一定数量的零件产品标样进行学习，使模板能够匹配一定轮廓变化范围内的图案。模板学习过程可以通过系统设置完成，也可以在使用过程中，通过将检测为“NG”的元件进行手动修改，进行深度学习算法分析处理。

随着现代检测技术的成熟普及，自动化水平大幅度提高，工业视觉检测技术在工业质检领域已获得广泛地应用，因而加强对工业视觉检测的质量控制是很有必要，且可行的。在工业生产中，工业视觉检测质检系统担任了很重大的角色，替代了质检员检测产品外观缺陷等，此外也减少人为出现的漏检混料的检测错误，降低人员成本同时，对产品质量、效率等问题做出极大的改善