可以通过利用计算机视觉技术实现在线检测和修正点胶质量。首先，可以使用相机或传感器来实时捕捉点胶过程中的图像或数据。然后，通过预先训练好的深度学习模型对这些数据进行分析和识别，从而检测出可能存在的点胶质量问题，例如位置偏差、气泡、残留杂质等。
接着，根据检测到的问题，系统可以自动调整点胶设备的参数，比如调整点胶头的速度、压力、温度等，以实现及时修正。通过不断地对点胶过程进行监控和反馈，可以确保点胶质量始终保持在可接受的范围内。
这种基于计算机视觉的在线检测和修正系统可以大大提高生产效率和产品质量，减少人为错误的发生，是当前工业生产中一种非常有效的质量控制方式。