钢铁工业产品线中热连轧、中厚板、连铸坯、棒材、冷轧板带等生产线具有复杂性、多变性等特点，其产品的质量好坏直接影响到生产  效率和企业效益。针对这种高温、高速、人工检测效率极低、工人强度大安全性难移保证等众多关键问题，我们开发钢铁工业非接触的、高速、高精度在线质量检测关键技术具有非常重要的现实意义。
该技术给出了基于机器视觉的高温高速成像，复杂背景缺陷库及模型建立，并行计算系统等关键技术的成套钢铁工业视觉检测方案，通过工业摄像机获取到的大量钢板图像数据，经过并行计算机系统综合计算、分析，使用深度学习卷积神经网络方法建立缺陷数据识别模型，这样在生产过程中若再次出现同类缺陷类型时实现将同类缺陷抓拍并检测识别出来，从而实现质量自动分析及缺陷报警。
应用该技术可以对钢铁工业板带钢生产减少废品率，减少开卷次数，减少翻板次数，降低工人劳动强度，改善工人质检作业环境，实现在线质量检测的同时可整体提高产线生产效率。从实际应用上看，可大幅度减少由于批量质量问题产生的损失，该技术已推广到多个热连轧、中厚板、连铸坯、棒材、退火酸洗等生产线应用，据有些客户热轧、中厚板钢厂使用该技术后实际数据对比可知，每年整体产生1000万以上的价值。