鋰電池隔膜具有一個很高的商業企業價值，由于社會各方面發展因素的影響，鋰電池隔膜表面會出現一些諸如孔洞、黑點、晶點、劃傷等瑕疵，嚴重影響了鋰電池隔膜的質量，為了能夠確保高產量下的鋰電池隔膜質量。機器學習視覺系統檢測信息技術的鋰電池隔膜表面缺陷檢測，通過學生建立ccd接收到的放置鋰電池隔膜前后的圖像，利用我們同樣的圖像數據采集硬件和不同的軟件設計分析教學方法。為工業鋰電池隔膜生產管理提供中國經濟、簡易、適用的質量風險評估工作方法。
機器視覺線掃描系統經過優化，可檢測薄膜連續卷材生產中的小表面缺陷或大密度缺陷，并采用最先進的線性掃描技術來保證滿足苛刻的分辨率/速度要求。
產品的外觀缺陷直接影響著產品的質量問題，而在檢測時，由于產品缺陷種類繁多且干擾因素眾多，導致產品的外觀缺陷檢測一直是機器視覺檢測中的難點。
不同的外觀缺陷有著不同的特征，要想達到一個好的檢測效果，需要對各種光源的原理及應用熟稔于心。選擇合適的光源才能更高效地面對不同缺陷的需求。以下為針對不同外觀缺陷樣品的常用打光方案。
為了將鋼化玻璃中的缺陷突顯出來，在整個操作的過程中，光源的配置是一個非常重要的技術環節。透明材料是鋼化玻璃制作的主要材料，具有較低的反射率，所以在常用的反射照明方式中，其并不是很適用，所以，可以采取透射照明的形式。
手機、平板電子產品在組裝完成后，為保證出貨前的產品質量，需對手機的玻璃面、后蓋、側面、圓弧面進行全方位的檢查，檢測內容包括劃傷、缺口、點狀異物(如顆粒、玻璃珠、氣泡等)、壓痕、凹凸痕、鋸齒狀、臟污、電鍍掉漆、異色等。使屏幕依次顯示不同的純色背景，檢測屏幕亮點、暗點、花屏、背光不良等缺陷。
應用的領域十分的廣泛，我例舉一下最主要的應用領域吧，鋼鐵冶金，有色金屬加工，高精銅板帶，鋁板帶，鋁箔，不銹鋼制造，電子素材，無紡布，織物，玻璃，紙張，薄膜。
手機鏡片制造商，需要對出貨前的產品進行外觀檢測，包括披風、蝕刻不良、異色、字體不良、崩邊、邊透沙眼、劃傷、晶點、亮點等不良。采用深度學習技術，可準確的檢測出不良，以此來替代人工繁瑣的檢測，提升效率的同時并能管控好品質。
隨著智能制造產業的升級和改造，智能手機作為人們生活的必需品，它的“智”不僅僅在于產品功能、性能方面的創新，更在于生產制造過程的智能化。
手機外觀缺陷檢測一直是業界的難題，需要檢測的缺陷種類繁多且變化多端，主要缺陷包括手機外殼上出現的污點、劃痕、邊緣缺失、裂紋、水跡水印、氣泡、手指紋、異物、油墨、異色區分等問題。
