鋁材表面質量缺陷是影響其使用性能最為關鍵的因素，也是用戶極為關系的指標。在實際生產(chǎn)中，生產(chǎn)“零缺陷”產(chǎn)品是不可能的。大多數(shù)鋁板帶制造商都有自己的表面質量生產(chǎn)標準，這是通過積累經(jīng)驗和知識來定義的，但它仍然是文件形式，尚未數(shù)據(jù)化，還沒有集成在信息化系統(tǒng)架構里，造成了標準執(zhí)行沒有一貫性的困擾。

而且傳統(tǒng)人工檢測對人員要求較高，且采用人工檢測受主觀性因素影響，檢測結果波動性較大，既影響進度，成本也較高，難以滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)的要求。

因此，針對這一系列行業(yè)痛點，國辰機器人憑借其優(yōu)秀研發(fā)團隊及多年研發(fā)與實戰(zhàn)經(jīng)驗，提供了自動化檢測系統(tǒng)方案，推出表面缺陷檢測系統(tǒng)，為鋁材、鋼材、鋁箔、銅箔等各類金屬材料提供精準的表面瑕疵檢測并幫助其實現(xiàn)表面質量管理信息化。

金屬制品表面質量缺陷的種類和形式比較多樣，由于其在實際生產(chǎn)中的數(shù)量非常龐大，因而探索缺陷檢測技術對于提升工作效率有重要的作用，而國辰視覺缺陷檢測系統(tǒng)所基于的深度學習技術可以很好的克服傳統(tǒng)檢測技術的不足，有效提升檢測精度和效率，具有積極的意義。?