产品质量是保障工业安全与效率的基础，也是保证企业利润和品牌形象的重要因素。当前的缺陷检测技术主要依赖于将产品检测图像与预定义的缺陷类型及知识库进行对比分析，通过差异变化来最终判定质量是否合格，缺乏一定的学习能力和检测弹性，从而导致检测精度和效率较低，同时还存在一定的失误，给质量管理工作带来非常巨大的压力。

近年来，基于在线机器视觉检测的技术逐渐成熟，也纷纷在多个领域场景落地使用。但仍然面临了一些问题阻碍了其推广和应用范围，如：视觉检测是通过对生产线上的产品进行实时的图像识别，将数据传输到后端的质量判定系统进行图像对比与分析，从而在最快的时间内出具质量报告和改进措施。但由于非常依赖网络的带宽和可靠性，导致在一些高温、高压、易腐蚀、潮湿的恶劣环境下无法使用传统的有线网络介质进行数据传输。另外在一些偏远的工厂环境中，由于受距离的影响，铺设有线网络的成本非常高，即便采用 4G/3G等技术，也会因为信号和带宽等原因无法满足传输要求。因此5G技术的诞生和发展，同时解决了带宽和传输速度的问题，使得在线检测这项技术能够适应于更多的环境和场景，加快了在线质量检测的落地和推进。