在线瑕疵检测的最新技术创新主要体现在以下几个方面：
1. 生成式AI技术的应用：
生成式AI通过学习现有数据的分布，能够生成逼真的合成样本，这不仅扩展了瑕疵数据的覆盖面，还极大降低了获取成本，解决了瑕疵检测中样本稀缺的难题。
2. 表面瑕疵在线检测的优势提升：
利用先进的图像识别、机器学习和计算机视觉技术，实现实时、高精度的缺陷检测。具有实时性、高精度、智能化和灵活性等优势，能够自动识别并标记出各类瑕疵，大大提高了检测效率和准确性。
3. 基于深度学习算法的机器视觉技术：
AI瑕疵检测基于深度学习算法，能够自动从大量的图像数据中学习到与瑕疵相关的特征，应对瑕疵形态的复杂性。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习架构，算法可以层层抽象图像中的特征，实现高效、精准的瑕疵检测。
4. LCD屏幕瑕疵检测专利：
新迈能申请了一项LCD屏幕瑕疵检测专利，主要通过AI技术，实现对LCD屏幕图像中瑕疵目标的自动学习和识别，引领品质革命。
5. 超音速人工智能专利：
超音速人工智能科技股份有限公司获得了一项重要专利，标志着在产品缺陷检测领域的又一次技术进步，有望革新产品缺陷检测的方式和效率。
6. 基于视觉识别的面料瑕疵检测系统：
南通易阳申请了一种基于视觉识别的面料瑕疵检测系统专利，该系统引入量子视觉增强模块，利用量子计算原理增强图像细节的捕捉能力，并通过量子处理器的并行计算能力提高瑕疵检测的精度和效率。
