有数据显示，中国每天在产线上进行目视检查的工人数量超过350万，按照工人的薪资计算，人工质检可以被形容为一个千亿级的市场。然而，随着人力成本的上升，越来越多的工厂开始寻求机器视觉技术来代替人工进行产品质检。通过采用机器视觉技术，企业可以获得自动检测和识别能力，并且能够实现高效的工业生产和管理。

然而，在实际的机器视觉应用过程中，虽然传统机器视觉识别能够解放一部分生产力，但也存在着识别率低、复杂环境下无法彻底取代人工检测等一系列难题。这些难题导致目前的质检市场仍然大量采用人工目检的方式，更不用说机器视觉的实际覆盖率不足十分之一。因此，企业需要一种更好的技术方法来实现复杂环境下的工业质检。

幸运的是，随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术在工业质检领域的应用越来越广泛。其中，卷积神经网络的应用已经成为了机器视觉领域的研究热点。通过结合深度学习和机器视觉技术，智能视觉缺陷检测系统可以实现高精度的自动检测和识别，并且在复杂环境下也能够胜任质检任务，采用智能视觉缺陷检测来解决传统机器视觉识别存在的难题成为了工业质检领域的重要趋势之一。