当一个很小的缺陷会影响到整个制造商的生产效率和利润时，一切细节都变得至关重要。工业质检在现代制造业非常重要，产品表面微小的划痕和凹坑等瑕疵就可能会酿成重大的事故。比如手机电池的极耳焊接毛刺过大，刺穿绝缘胶带和隔膜，从而造成极片的短路，导致电池自然的重大安全事故。
然而目前80%以上的工业表面缺陷检测仍依赖人工检测，每天有至少350万人从事着人工肉眼的检测工作。传统的人眼检测方法存在效率低、分辨力差，以及数据不可追溯，人为误差较大等问题，可以说，传统的人工检测方式已经不能满足高效的智能制造生产需求与高精度的产品质量目标。
海克斯康近期推出的外观瑕疵检测方案，借助机器视觉、人工智能技术，以先进技术迎接电子、新能汽车等行业的迅速发展。人工智能瑕疵检测方案面向智能手机行业、电脑行业甚至周边的充电宝行业的外壳尺寸质量检测，采用深度学习的原理，快速训练缺陷样本，仅仅10~20张缺陷样本，几分钟或十几分钟即可完成需求定义，投入使用，完美地解决了传统人工检测带来的问题。
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