涂胶，是汽车白车身生产中的重要工艺。车身采用的主要涂胶品种有结构胶、密封胶以及环氧树脂胶（焊接胶）。结构胶起到隔离、减振的作用；密封胶起到防水、密封的作用；环氧树脂胶起到加强强度和防腐的作用。

涂胶工作早期全部由操作员手持喷枪完成，随着各种新车型的引入和客户对于车身性能的要求越来越高，涂胶工艺变得越来越复杂。为了保证生产质量和生产节拍，自动涂胶成为汽车行业的必然趋势。

由于检测手段的不完善，涂胶检测显得很落后。如上海某车厂车身涂胶检验仍以破坏性检验为主，根据检验标准规定的涂胶质量检验频次：每种车型每个月凿测一套四门二盖，每半年凿测一台白车身。破坏性检验存在解剖费用，且白车身在工厂内部来回拖动，存在企业内部运输成本，车身的凿测消耗大量时间(单车型单次耗时两周)。市场上亟需一种直观且可靠的涂胶检测方式。

在自动化和智能技术发展日益成熟的今天，机器视觉系统在许多领域被广泛应用，包括自动驾驶汽车、智能制造、自动化手术和生物医学成像等。

这些机器视觉系统大多使用基于普通光学镜头模组的相机，在拍摄通常高达具有数百万像素的图像或视频后，通常将其馈送到如GPU等数字逻辑处理单元从而来执行一定的机器学习任务，例如物体识别、分类和场景分割等。

这种经典的机器视觉架构具有如下几个方面的缺点：

第一，高像素传感器拍摄带来大量信息使其难以实现极高速的图像或视频数字化存储和分析，尤其在使用移动设备和电池供电的设备时更是带来了能耗和性能的平衡问题；

第二，所捕获的图像通常包含许多对机器学习任务无用的冗余信息，带来了后端处理器某种程度上的性能负担，和资源浪费，从而导致在功耗和内存需求方面效率低下。

第三，在可见光的波长以外的电磁波段制造高像素数图像传感器（如手机相机中的传感器）具有很大的挑战性，且其成本十分昂贵，因而也限制了机器视觉系统在更长波段（如太赫兹）上的应用。