如何呈现边缘和表面的爆边、耀斑、划伤、脏污、裂片、气泡、灰尘、缺角、绒毛、结石等多种类型瑕疵，如何将瑕疵分类检测出来，是玻璃的质检难点。人工瑕疵质检要求质检员在强光环境下，依靠肉眼多角度反复观察，对视力要求高，极易引发眼科疾病。质检工人在长时间的单调乏味工作中，容易疲劳倦怠，从而导致漏检误检。加之此工种对工人视力要求高，人口老龄化加速，质检工人极为缺乏，迫切需要工业玻璃人工智能视觉检测来代替质检。

以玻璃为代表的光学透明工业品的瑕疵检测有如下特点：一是玻璃在打光后，反射光线少，且只有特定角度才能呈现；二是玻璃自动化产线上生产速度快，要求3-4秒检测一块玻璃；三是玻璃型号规格动辄达到数千种，边缘曲线复杂，表面有曲率变化。因此玻璃透明品检测产品研发困难，光机电设计复杂，瑕疵检测难度大，对运动控制、光学和算法的要求极高，玻璃质检是视觉检测领域的挑战性工作。

工业玻璃人工智能视觉检测可以应用到绝大多数领域，如屏幕制造、建筑瓷砖、饮料生产等等。在实际应用中，工业玻璃人工智能视觉检测系统已经取得了显著的效果，例如饮料生产时对玻璃瓶饮料的液量监测。通过对玻璃表面和边缘的各种瑕疵进行高精度、高效率的检测和处理，有效提高了产品的质量和稳定性，降低了生产成本和废品率。随着人工智能技术的不断发展和应用，相信未来这项技术将会在更多领域得到广泛应用。