该设备主要实现摄像头模组外观的自动化智能化全方位检测，以解决传统人工抽检造成的产品质量无法保证且效率低的问题。该设备的核心关键技术在于基于样本生成的小样本深度学习视觉外观瑕疵检测方法，采用对抗神经网络模型，对样本数据集进行扩充，使得正负样本相对均衡。并在生成样本数据集的基础上，根据具体应用场景构建新型卷积神经网络，训练出一个较好的瑕疵检测与分级分类模型，从而高效准确地对瑕疵进行分级分类检测。
      目前在摄像头模组外观检测方面，全球仅韩国一家企业拥有该款设备，但价格高昂且技术保密。当前以初步完成该设备的样机制作。该设备除了获得湖北三赢兴智能光电科技有限公司的高度认可外，还受到了包括盛泰、丘钛在内的其它大的摄像头模组生产厂家的广泛关注，市场前景非常广阔。下一步我们将在第一台设备样机的基础上，进一步深入研究深度学习算法，以提高产品的检测精度以及检测效率。