在金属板材的加工过程中，由于原材料控制不严、生产操作不当和工艺方案不合理等多方面的因素，诸如裂纹、辊印、刮伤、划痕、压痕、孔洞、针眼、气泡等的缺陷屡见不鲜。这些缺陷不仅影响了产品的外观，更是降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性等性能，因此，对缺陷的检测便成为了举足轻重的一个环节。
受金属板材加工条件的限制，高温、热辐射等便成为了它甩不开的标签。工人们无法长时间待在这样的环境中，往往三班倒，经常昼夜不分，生物钟紊乱，影响了睡眠的质量和时间，而这一系列的连锁反应则导致了产品检测准确率的下降，再加上工作中来自检测速度的压力，致使许多缺陷无法检测出来，出厂产品的质量也就无法得到保障。
为解决这一难题， 不断探索，融合机器视觉技术，自主研发了缺陷视觉检测系统。
在之前，许多企业也尝试过无损检测，例如涡流检测技术、红外检测技术等，相较于人工，这些技术方法的检测速度有所提高，但由于精度不高、无法对瑕疵进行分类、现场安装条件苛刻等客观因素的存在，仍无法满足工业生产产品质量检测的要求。
国辰缺陷视觉检测系统则是基于深度学习，让机器展现出“人类智力”，具有自组织、自适应、自学习的能力。通过对大量缺陷图片内在规律和表现层次的学习、训练，实现对工业相机所拍摄可见光图像的智能处理，并结合过滤算法快速识别金属板材表面瑕疵，从而提高了缺陷检测的精度，能够很好地解决人工检测中由于主观判断产生的对缺陷识别的不确定、模糊等问题。
它可以直接兼容到工厂现有产线上，解决了传统检测设备对硬件环境依赖程度较高的问题。对于检测出的缺陷，系统可根据需要发出相应的报警或停机信号，并且将缺陷类型、大小、位置、图片等信息及时记录，生成每个产品的电子档案，既方便了后续的调取使用，也为管理人员对生产流程的优化分析提供了准确的参考，有效增强了对产品监控与管理的能力。
同时它还能在恶劣的加工作业环境中达到7*24小时长时效运作，在这样的基础上，企业使用缺陷视觉检测系统来检测金属板材表面缺陷，可以大大地加快产品出厂效率，提高产品质量保障以及整体竞争力，获得更多的市场占有份额。
随着工厂数字化、网络化、智能化水平的提高以及人工智能技术的进步，缺陷视觉检测系统在工业制造中的应用场景逐渐丰富，例如玻璃、电子元件、汽配件、五金件等外观检测场景，并逐步呈现出从局部到整体、从生产层面到经营战略层面的应用发展趋势，帮助企业从“人工”转变为“人工智能”，生产更加细致化，减少培训一个质检员所需耗费的人力财力，真正实现了生产效率、良品率的有效提升!