​外观视觉检测是利用光学成像技术、图像处理算法和人工智能（AI）对物体表面特征、缺陷、尺寸、颜色等进行自动识别和分析的检测技术。广泛应用于制造业（如电子、汽车、食品、医药）、物流、半导体、3C 产品等领域，核心功能是替代人工肉眼检测，提升效率和精度。
缺陷检测
识别物体表面的划痕、裂纹、凹陷、毛刺、污渍、气泡、缺料、变形等缺陷；
例：手机外壳的细微划痕检测、汽车轮毂的铸造缺陷检测。
尺寸与形状测量
非接触式测量物体的长度、宽度、高度、弧度、角度、平整度等几何参数；
例：PCB 板元件间距测量、瓶盖螺纹高度检测。
颜色与表面特征分析
检测颜色偏差（如印刷品色差、喷涂件色不均）、表面纹理（如粗糙度、光泽度）；
例：食品包装的印刷颜色一致性检测、金属件电镀层光泽度评估。
装配与完整性检查
确认部件是否正确安装（如螺丝漏装、标签歪斜）、是否存在缺失 / 多余零件；
例：电子产品内部元件漏焊检测、药品包装的说明书遗漏检测。
标签与字符识别（OCR/OCV）
读取条形码、二维码、生产日期、序列号等字符信息，验证其准确性；
例：快递包裹面单信息识别、药品包装批号校验。