目前最常用的AI瑕疵检测模型主要包括以下几种：
1. 有监督学习模型：
Vision Transformers (ViTs) 和 YOLO系列：这些模型能够高效地处理复杂的图像数据，并实现精确的瑕疵检测。例如，在高精密制造业中，它们被用于检测电子元件的微小缺陷，如细小的裂纹、焊接不良或表面不平整。这些模型依赖于标注的瑕疵数据进行训练，能够提供高精度的检测结果。
2. 无监督学习模型：
PaDiM (Patch Distribution Modeling) 和 PatchCore：这些方法主要通过学习正常样本特征来检测异常，适用于未知瑕疵的发现。它们不需要标注数据，而是通过分析正常样本的特征分布来识别出与正常样本不同的瑕疵。
3. AI内容检测器：
如GPTZero、Originality.ai、tata.run等：这些工具能够检测AI生成的内容比例，帮助识别出可能由AI生成的不自然或低质量的内容。虽然它们主要用于内容检测，但在某些场景下也可以用于瑕疵检测，比如检测文本或图像中的不一致之处。
4. AI图像缺陷检测系统：
该系统利用人工智能技术，对图像进行智能分析，从而自动检测出产品表面的缺陷。它能够精准捕捉并识别出产品上的划痕、裂纹、污渍、变形等各种瑕疵。
智能瑕疵检测已被广泛应用于多个行业，如金属器械制造、玻璃制造、塑料生产、电子&通讯、汽车、太阳能、PCB、薄膜、半导体等，并且瑕疵检测能够和尺寸检测合二为一，在流水线上同时检测判断。
