初期只提 “检测轴承表面缺陷”，等设备运到现场才发现：要区分 “划痕” 和 “污渍”，还要排除 “运输过程中的轻微压痕”（不算次品），甚至要求 “不同批次轴承的检测标准自动适配”。更糟的是，有些企业把目标定得脱离实际：明明生产线速度达 3 米 / 秒，却要求检测精度 0.005mm，

食品饮料因密封不严变质、药品因瓶壁瑕疵受污染、化工原料因泄漏引发安全事故。传统人工检测依赖肉眼分辨，不仅效率低下，还常因疲劳、主观判断偏差遗漏缺陷，导致不合格产品流入市场，损害品牌信誉。在此背景下，玻璃瓶缺陷检测筛选机应运而生，成为守护产品质量、规避安全风险的 “智能卫士”。

在视觉检测设备普及之前，羽毛球球头检测主要依赖两种方式，却都存在难以突破的局限。一是人工检测，检测人员需用肉眼逐一观察球头表面，用卡尺测量尺寸，不仅耗时耗力，且长时间工作后易出现视觉疲劳，导致漏检、误检率大幅上升，尤其对于球头内部细微的材质缺陷，人工更是难以识别。

视觉检测​并非“一刀切”的通用方案，而是根据不同生产场景的特性，定制化部署技术方案，如同一张精准的“作战地图”，覆盖锂电池生产全流程，确保每个环节的质量可控。

传统人工检测不仅漏检率高达 5%，还难以跟上每分钟 100 件的批量生产节奏。而如今，一款全维度视觉检测设备​的出现，正彻底改变这一现状，从表面缺陷到尺寸精度，实现 “毫秒级识别、零误差管控”。

随着新能源汽车、工业互联、储能设备的发展，端子应用场景对检测提出三大新挑战：新能源汽车高压端子（600V+）需检测绝缘层厚度（公差 ±0.05mm）与金属导体热变形痕迹，传统 2D 视觉无法穿透绝缘层识别内部缺陷

塑料堵盖的质量问题不仅在表面，还可能隐藏在内部或涉及功能性参数（如密封性能、装配精度）。传统检测设备只能检测表面划痕、杂质等可见缺陷，而 AI 视觉检测设备​通过 “多维度检测技术”，实现了 “表面 + 内部 + 功能” 的全方面把关。

引进的视觉检测设备能精准识别表面划痕，却对导致产品报废的内部微裂纹束手无策；而另一家建筑陶瓷企业则发现，检测瓷砖时屡把釉面纹理误判为缺陷