制造行业强调品质控管，把产品出货给客户前，必须确保其功能正常，一旦检测出错，会导致很大商业的损失。 传统人工检测手段效率低下、产品质量无法保障，在缺陷判别上存在个体与个体间的差异，并且由于检查员视力疲劳等因素，很多产品的微小瑕疵并不能被高效识别。 随着人口红利的消失，用工难问题显现，目前每天产品线上进行人工检测的工人数量超350万人，但因工资低、工作枯燥，愿意从事人工质检的工人愈来愈少。由此，融入AI技术的工业质检应运而生

在生产过程中，使用非接触式的自动光学检测（AOI，Automated Optical Inspection）或自动视觉检测（AVI，Automated Visual Inspection）设备已经行之有年，旨在通过高精度摄像头、机器视觉技术等，抓出有瑕疵或缺陷的产品，像是金属零部件制造厂通过 AOI 设备来检测金属扣件、螺丝是否光滑、有无细微裂缝等，自动化程度相对较高的电子业，像是 PCB、PCBA 电路板、Wafer 晶圆及面板行业采用的比例也非常高。

AI 瑕疵检测有三大优势：第一也是最重要的是准确率提升，当误判率下降后，就不用像过去一样雇用许多人力来进行二次确认。第二则是检测速度变快，而且可分类缺陷，举例来说，半导体检测设备多是侦测瑕疵，鲜少将其分类，但不同瑕疵类别产线会产生不同程度的严重性，尤其是 Defect Type 1 为极重大瑕疵，一旦发生就要停机检查，时间可能长达 2～3 天，影响产能，目前半导体检测厂仍是高度倚赖人工分类瑕疵，通过 AI 有助于降低瑕疵分类的时间。第三则是后续可以进一步诊断瑕疵出现的原因，但此部分必须跟生产机台数据串接，属于较长期的发展方向。