在AI视觉技术的不断发展和普及下，结合机器视觉与精密加工，通过数字化、智能化、数据解决LC项目中质量控制的难点。为了解决微电子行业中工程师繁琐、重复的工作，以及部分工程师可能会存在客观原因、个体差异，无法对LC液晶滴下的位置、大小进行高效、正确的检查和校对，导致效率低下，资源浪费等问题。可以帮助众多行业进行数字化升级。 （二）应用需求和痛点 应用需求： 1. 通过LC的自动检查装置，来满足对液晶屏幕质量的把控和筛选。 2. 根据视觉检测软件的识别和检测检测液晶滴下的偏移情况是否异常。 3. 运用深度学习视觉算法，就可以实现用视觉检测软件代替人工目检的需求。 解决的痛点问题： 1. 效率低：人工目检依赖于人工的眼睛，受到人身体、意识等客观因素的影响，并不能有规律、高效率、高精度按照统一标准执行目检。 2. 质量差：人工目检依赖于人工的眼睛，对于产品的质量、外观，并不能做到完全的统一的判断，存在误差，导致产品不良率、不合格率上升。 3. 成本高：人工目检由于效率低、质量差的原因，导致需要耗费大量的成本来保证目检的质量和效率。;

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