整个行业都对“深度学习”和“人工智能”这两个关键术语感到非常兴奋，并且该行业已经有许多新的应用程序将这项技术用于游戏、安全和监控。

一些应用包括人脸识别、车牌读取、行为表征等。深度学习已用于读取 OCR 和缺陷检查的工业应用。 事实证明，即使生产零件在阈值或加工标记上有一些不同的变化，深度学习也能够识别缺陷。

深度学习解决了图像分类、图像重建、目标检测等问题。 对于像图像处理这样的任务，成千上万的图像被上传到一个数据集中。 深度学习的整个想法是能够训练足够多的好零件样本，并在 NG 零件上“标记”缺陷区域。 在生产过程中，可以标记新的NG零件组并将其添加到现有数据库中，以提高检查能力。

深度学习的优势
1. 自我学习的能力
与人工检查员所花费的时间相比，深度学习神经网络中的层允许模型在学习复杂特征方面变得更智能，并在短时间内执行重复性任务。 这是因为深度学习算法具有从自身错误中学习的能力，并时不时地确定输出的准确性。

2. 计算能力和数据
机器视觉算法的缺点之一是分析非结构化数据的局限性，而这正是深度学习变得有用的地方。 深度学习算法能够理解文本、图像和语音等数据格式，并帮助企业获得洞察力并识别超出设定容差的每个缺陷，而无需特殊专业知识。

3. 深度学习
深度学习系统像人类一样学习，但它们的学习曲线超出了人类的能力，无法分析每个有缺陷的零件或产品并提供解决方案。 除此之外，深度学习算法无需额外的人工干预即可生成和执行复杂的任务。 对于企业而言，这意味着深度学习支持更快、更可靠的高速应用程序并提高吞吐量。