用于汽车，航空航天，医疗和消费类电子产品的成千上万个组件和产品对表面质量有特殊要求。从化妆品的角度来看，某种事物对顾客的出现或感觉会影响其价值和整体质量，从而影响消费者对品牌，声誉和质量的感知方式。许多组件在功能上还依赖于表面的质量。缺陷会影响性能和可靠性，例如喷气发动机机翼上的刮擦可能会导致表面破裂并最终导致发动机故障。

常规外观检查‍
在大多数行业中仍需手动完成，对制造零件进行常规人工视觉检查的结果变化很大。这不仅仅是观察和快速决策。它需要时间，物质知识和经验，保持警惕并了解要寻找的特征。此质量检查过程前后不一致，不易于维护，因此需要较高的准确性和闭环可追溯性。

自动化选项‍
如今，一些自动化技术使用视觉扫描技术捕获并确定表面质量。但是，当涉及到不同的饰面，颜色和复杂的零件形状时，性能通常是不可靠的。施努卡现在可以检查复杂的几何形状，尤其是与任何表面光洁度（包括高反射性表面）结合使用时。这种结合提供了可靠，一致的视觉缺陷检查，可将其集成到现有工作流程中，从而实现过程反馈并防止有缺陷的零件到达客户手中。

机器学习‍
机器学习利用计算机算法和统计模型来执行特定任务，而无需使用明确的指令，而是依靠模式和推理。作为人工智能的子集，蔡司SurfMax在其神经网络中使用此科学技术来实时可靠，准确地分类缺陷。

施努卡用于可靠的高速视觉缺陷检测。通过内部开发的算法，将基于折光法的高分辨率蔡司光学传感器与机器学习完美结合

在线检查‍‍
施努卡解决了对具有相对均匀横截面的棱柱形零件（例如工业组件和消费电子组件）进行快速，准确的目视检查的需求。施努卡VisionMAX平台操作简单，自动化。

自动机械手处理可在检查通道内实现一致且优化的零件对准，从而进行准确且可重复的检查。
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