在制造业中，产品的质量检测一直是一个重要的环节。传统上，这项任务是由人工完成的，但是随着技术的发展，自动化视觉瑕疵检测技术逐渐成为了主流。这种技术通过使用机器学习和计算机视觉技术，可以快速、准确地检测出产品中的瑕疵，提高了生产效率和产品质量。

传统的人工检测方式效率低下，而且容易出错。而自动化视觉瑕疵检测技术可以快速地处理大量的产品照片，并且可以持续工作，不受疲劳和人为主观因素的影响。这种技术可以检测出各种类型的瑕疵，包括划痕、污点、变形等等，这使得产品的质量得到了更好的保障。自动化视觉瑕疵检测技术还可以提供实时的反馈和统计数据，帮助企业进行生产调整和质量控制。

自动化视觉瑕疵检测系统通常由以下几个部分组成：图像采集、图像处理、瑕疵检测和结果显示。首先，图像采集设备会拍摄产品的照片，然后图像处理算法会对这些照片进行处理，以突出瑕疵的特征。接着，瑕疵检测算法会对这些特征进行分类和识别，以确定瑕疵的类型和位置。最后，结果显示算法会将检测到的瑕疵以高亮或其他方式显示出来，以便工作人员进行进一步的处理。