近年來，深度學習軟件比傳統算法可以對圖像進行分類處理。
與傳統的圖像處理軟件(依賴于特定任務的算法)不同，深度學習軟件使用多層神經自學習算法網絡，根據人類檢查員標記的圖像來識別好圖像和壞圖像。這些數據集通常包含每個缺陷類型至少100個圖像，通過網絡提供，以創建一個模型，對每個輸入圖像中的對象進行分類，并確保高水平的可預測性。
用于機器視覺的深度學習軟件已經存在了十多年，但直到最近幾年才變得對用戶友好和可行。
在這幾年內，好些行業的制造商已經開始將其應用于各種各樣的領域，如檢測手術器械上的焊接水坑、驗證汽車座椅組件中多個組件的存在，以? ? 及識別反光金屬表面上的不同缺陷。
深度學習+機器視覺與對工業制造的優勢：
1、因為人眼有物理條件的約束，在準確性上機器有顯著的長處。即便人眼依托放大鏡或顯微鏡來檢測提高，機器仍然會愈加準確，因為它的精度能夠到達千分之一英寸。
2、機器能夠更快的檢測產品。特別是當檢測高速運動的物體時，比如說出產線上，機器能夠提高生產效率。
3、因為機器比人快，一臺機器視覺檢測設備能夠承擔好自己的使命。并且機器不需要停止、不會患病、能夠接連工作，所以能夠極大的提高出產效率。
4、人眼檢測還有一個明顯的缺點，即是人的不確定性帶來的主觀性，檢測成果會隨工人心情的好壞發生改變，而機器沒有喜怒哀樂，檢測的結果十分可靠。
5、機器能可以把一個產品一次一次的進行檢測工作而不會感到疲倦。與此相反，人眼每次檢測產品時都會有粗細的不同，即便產品是完全一樣的。
傳統的機器視覺技術由于其已被證實的重復性、可靠性和穩定性，在制造工廠仍然很受歡迎。
然而，深度學習技術的出現為擴展能力和靈活性提供了更多可能性
如果你的工業生產線中，可能用的到機器視覺或AI深度學習方面的技術來做質量管控，那不妨和我們盈泰德科技聊聊，我們會先根據你的需求分析，從一個專業的角度免費來給你設計一個合適你的方案，然后聽取你的意見，再詳細洽談，最后即使沒能達成合作，我們也非常希望能多認識個朋友。
