本研究提出了一种基于深度学习的自动化装配线质量控制优化方案，旨在解决传统质量控制方法在高 效性和精准度上的不足。通过引入卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对装配线中的缺陷进行实时识别和 监控，显著提高了检测准确率和响应速度。方案结合边缘计算平台，将部分计算任务下放到本地设备，减少数 据传输延迟，提高了系统的实时性和稳定性。实验结果表明，该方案在质量控制中的应用，能够有效提升生产 效率，减少返工率和废品率，同时提升生产线的智能化水平。该方法具有较强的实际应用价值，适用于现代工 业中对质量控制精度和效率要求较高的生产环境。