密封圈检测，漆膜外观质量标准

通过训练神经网络对各类缺陷进行细节信息的学习，并建立包含缺陷特征的深度学习模型。除此以外，深度学习技术还能从复杂背景中快速且识别密封圈的缺陷类型，并稳定检出成像不明显的细小裂纹和起皮，以实现缺陷的快速识别与检出。

搭载深度学习技术的机器视觉系统，还能实现密封圈内外台阶加侧壁全检，检测速度超过10个/秒，检测精度小于0.2mm，轻松应对复杂检测，检测识别准确率高达99.8%，实现更加稳定且的检测。

随着我国工业制造产业转型升级的加速，许多制造企业正在面临需求多样化、制造工艺复杂化、质量和效率要求提升、用工成本增加以及市场竞争加剧等诸多挑战，机器视觉创新技术与产品的出现，使得各行各业都有着更加光明的前景。