杭州企智互联科技有限公司，浙江杭州，311200；
摘要：随着制造业向高精度、高效率与智能化方向加速发展，传统人工质检方式已难以满足现代工业对产品一致性与缺陷检测的高标准要求。工业视觉质检系统在此背景下应运而生，特别是深度学习算法的广泛应用极大提升了质检的识别精度与智能水平。本文围绕工业视觉质检系统的关键技术演化，深入探讨深度学习算法在目标检测、图像分割与缺陷识别等方面的优化路径与应用实践，结合典型案例对比展示算法性能提升成效，并分析系统集成与工业落地过程中的解决方案，旨在为工业智能质检系统的进一步优化与推广提供理论支持与工程参考。
关键词：深度学习；工业视觉；缺陷检测；图像识别；智能制造；算法优化
参考文献
[1]刘桂雄，何彬媛，吴俊芳，等．面向视觉检测的深度学习图像分类网络及在零部件质量检测中应用［J］．中国测试，2019,45(7):10.
[2]晋博，蔡念，夏皓，et al.基于深度学习的工业视觉检测系统［J］．计算机工程与应用，2019,55(2):5.
[3]罗晖,徐广隆.基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测[J].铁道科学与工程学报.2021,(3).
