在工业数字信息化、智能制造转型升级和“双碳”目标的引领下，制造业、新能源等产业的众多领域，正在以前所未有的速度步入工业4.0智能制造时代。全球“碳中和”的大趋势涌动，光伏发电产业作为目前最具发展潜力的可再生能源产业之一，整体发展迅猛。

自动化、智能化生产设备作为光伏制造企业的核心发展，其性能、技术发展对光伏产品的生产效率、产品质量、生产成本有着重要影响。为了进一步提高光伏产品的光电转化率，实现生产的降本增效，搭载AI技术的机器视觉克服了人工目检缺陷，实现光伏生产全过程的精准定位识别、质量检测、数据管理、工艺优化等光伏系统集成道路。

目前，DLIA工业缺陷检测系统在光伏产线的覆盖率尚未达到饱和，部分工艺环节仍处于技术攻关阶段，诸多工业场景下的技术应用仍存在较大的突破空间。为此，虚数科技基于长期深耕深度学习算法和机器视觉应用积累的成熟经验，针对电池片/硅片生产与组件生产等多个具体应用场景下的机器视觉系统应用存在的痛点与优化路径，给出了AI机器视觉的解法方案。