视觉检查是一种重要的质量控制方法，通过肉眼观察产品或部件的外观，以确定其是否符合规定的质量标准。视觉检查通常由人工操作，但也有一些自动化设备可以进行视觉检查。视觉检查可以用于检测各种缺陷，包括尺寸偏差、表面缺陷、颜色差异等。视觉检查通常与其他质量控制方法结合使用，例如测量、测试和检验，以确保产品或部件的质量。
图像检测是指通过计算机视觉技术，对输入的二维数字图片进行特征提取和比对分析。它是人工智能领域中一个重要的分支方向,涵盖了目标与场景识别、行为分析与视频监控等领域的应用问题研究与应用实现。其主要内容包括:基于传统机器学习的人脸及人脸关键点等面部表情识别的技术研究;基于深度学习的模型算法及应用系统的研究和开发应用.包括卷积神经网络(CNN)以及由其衍生出的迁移学习方法R-CNN、SPPNet和GoogLeNet等方法的研究和应用；同时还有利用物体或人物的行为动作变化而设计的智能分析和跟踪系统等等
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缺陷检测是指通过各种技术手段和工具，对产品、工程或服务的质量进行检查的过程。它通常涉及到自动化测试系统和技术以及人工目视观察等方法来识别潜在的问题或者不符合规范的地方。这种过程对于确保产品质量和维护至关重要；若不能及时发现并解决这些问题可能会带来许多风险如延迟生产时间,额外成本增加等。目前应用于多种领域：工业制造中的电子元件、汽车零部件及整机生产线、建筑工程中混凝土构件的尺寸偏差方面的在线监测以及家居生活中的家电产品的质量监控等方面都有涉及.但是其主要应用场景还是制造业，特别是在外观制程方面因为该阶段产生的不良品可直接对外观进行检查作业但随着智能化和物联网技术的发展其他行业也会逐渐引入此项技术服务以满足企业发展需求
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