佛山作为全国家电制造基地，正面临着从“制造”向“智造”转型的关键期。机器视觉技术在外观质检环节的应用，成为提升产品质量和生产效率的重要手段。
传统的目视检测不仅效率低下，而且容易受工人疲劳和主观因素影响。引入高分辨率工业相机和深度学习算法后，系统能够以毫秒级的速度识别划痕、污渍、装配间隙等微小缺陷。在实际应用中，卷积神经网络（CNN） 模型通过对数万张样本图片的训练，已经能够准确区分正常品和次品，检出率达到 99.5% 以上。
除了外观检测，机器视觉还广泛应用于尺寸测量和定位引导。在空调压缩机装配线上，视觉系统能够引导机器人精准抓取零部件，误差控制在 0.1mm 以内。这不仅提高了装配精度，还降低了人工劳动强度。
随着 AI 芯片算力的提升，越来越多的视觉检测任务正在从云端下沉到边缘端。这种“端侧智能”模式不仅降低了网络延迟，还保护了企业的核心工艺数据。佛山家电产业的智能化转型，正在为全国制造业提供宝贵的经验。
