【摘要】智能制造的发展给传统的质检方式提出了更高的要求。基于计算机视觉技术，结合深度学习、多模态等先进理论和方法，形成了融合深度学习、多模态等技术于一体的智能检测系统，在此基础上，改进了视觉算法，优化了系统框架结构，提高了复杂缺陷的识别精度，最后将该系统应用到电子、机械制造行业的质检工作中。实验证明，该系统的检出率可达 99.8% 以上，反应时间为毫秒级，相较于传统质检方式，提高了质检效率和质检可靠性。