铸锻件作为机械制造的核心基础部件，广泛应用于汽车、工程机械、能源装备等领域，其表面缺陷（裂纹、磕碰伤、毛刺、剪切拉痕等）直接影响产品可靠性与使用寿命，行业普遍要求 100% 全检。
当前国内铸锻行业的表面缺陷检测仍以人工目视为主，存在检测一致性差、高度依赖经验、漏检误检率高的问题；同时，恶劣环境如暗室荧光等工况下长时间的专注工作，易造成检测人员视力损伤，叠加人力成本上涨、招工难、人员流动性大等现实问题，传统人工检测模式已无法满足批量生产下的质量管控与数字化追溯需求。
随着机器视觉与人工智能技术的发展，基于多光场成像、三维点云重建的智能检测方案，为铸锻件表面缺陷的标准化、自动化检测提供了可行路径，可实现高精度、高一致性的全流程自动检测。
行业痛点
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检测一致性差，可靠性不足
人工检测高度依赖个人经验，判定标准易受人员状态、班次差异影响，对裂纹、磕碰伤、剪切拉痕等缺陷的识别一致性差，漏检、误检率波动大，无法稳定保障批量生产下的质量管控要求。
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作业环境恶劣，人员健康风险高
铸锻车间高温、粉尘、强光、暗室等作业环境，长期目视检测易造成人员视力损伤；同时强光、阴影干扰也会影响人眼对细微缺陷的识别，进一步降低检测准确性。
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人力成本攀升，用工与管理难度大
行业普遍面临招工难、用工荒，人工检测岗位人员流动性大，培训周期长、成本高；叠加人力成本持续上涨，企业用工与管理成本逐年增加，难以支撑规模化、连续化生产。
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数据化管控缺失，无法满足追溯需求
人工检测无法实现检测数据的自动采集、存储与工件关联，无法建立单件级质量档案，难以满足下游客户的全流程追溯要求，也无法通过数据统计支撑工艺优化与质量改进。
