AI在機器視覺中的適用性依賴于機器學習技術，更準確的說是深度學習能力。
從廣泛的層面上來說，AI可以被定義為計算機模擬人類智能的能力。
機器學習使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行操作。
深度學習，是機器學習的一個子領域，使計算機能夠從經驗中不斷學習。
過去十年的一些發展使得在機器視覺中應用深度學習技術成為現實，深度學習為傳統的機器視覺技術帶來了希望，因為它與使用基于規則方法的傳統圖像處理軟件不同。
AI使我們在遇到不容易表征或非線性的應用時，賦予機器更高水平的可重復性。
使用傳統算法來編程計算機難以定義缺陷，需要在每次出現新的缺陷時重做設置，但是通過擁有大量樣品的人工智能，您可以得到一個非常清晰的了解，知道哪些部分是好的，哪些是不好的。
隨著AI在機器視覺方面的興起，該技術將適用于更多的檢查任務，超越工業自動化領域，深度學習在醫療、生命科學、食品、假冒檢驗和木材分級等行業都將有很好的發展前景。
許多機器視覺公司已經認識到AI和深度學習將對視覺行業帶來重要的影響，也許他們也在開發當中，但是，我們盈泰德科技已經成功推出“工業AI智能檢測系統”。
使用者無需懂得編程，只需要普通的錄入數據后即可。
此外，AI也并不是解決所有傳統機器視覺和圖像處理問題的唯一方法，如果你的工業生產線中，可能需要用得上類似的機器視覺檢測方面的技術，那么不妨和我們盈泰德科技聊聊，我們會先根據你的需求分析，免費從一個專業的角度來給一個合適你的方案，然后再聽取你的意見，即使沒達成合作，我們也希望能多認識個朋友。
