在现代工业生产的浪潮中，流水线作业是提高生产效率的重要方式。然而，确保流水线上产品的质量，实现全面检测，是一个复杂而关键的任务。传统的检测方法在面对日益增长的生产需求和高精度的质量要求时，逐渐暴露出诸多局限性。而AI机器视觉技术的出现，为流水线产品全检提供了一种创新的解决方案，有力地推动了工业自动化检测的发展。
在传统的流水线检测中，人工检测是较为常见的方式。但是人工检测存在效率低下的问题，检测人员在长时间的工作后容易疲劳，导致检测速度减慢。例如，在一些电子元件生产的流水线上，工人需要对微小的元件进行外观检查，连续工作几个小时后，检测速度可能会降低30% - 50%。而且人工检测容易受到主观因素的影响，不同检测人员对同一产品缺陷的判断标准可能存在差异，这就使得产品质量的一致性难以保证。
传统的机器视觉技术虽然在一定程度上能够代替人工检测，提高检测效率，但也存在识别能力单一等问题。例如，对于形状复杂或者表面纹理特殊的产品，传统机器视觉技术可能无法准确识别所有的缺陷类型。在某些情况下，传统机器视觉技术只能检测出特定类型的缺陷，如简单的划痕检测，而对于一些隐藏性的缺陷，如细微结构表现的瑕疵则无能为力。
AI机器视觉技术集成了深度学习等先进算法，能够对产品图像进行深度分析。基于其高效的算法和强大的计算能力，AI机器视觉技术可以在极短的时间内完成对产品的检测。在流水线产品检测中，可以精确识别出产品的各种缺陷，无论是微小的划痕、孔洞，还是元件的缺失、错位等问题。在微零件生产的流水线上，AI机器视觉系统能够检测出直径小于0.1毫米的孔洞，这种高精度的检测能力远远超过了传统检测方法。
