近年来，深度学习软件比传统算法可以对图像进行分类处理。
与传统的图像处理软件(依赖于特定任务的算法)不同，深度学习软件使用多层神经自学习算法网络，根据人类检查员标记的图像来识别好图像和坏图像。这些数据集通常包含每个缺陷类型至少100个图像，通过网络提供，以创建一个模型，对每个输入图像中的对象进行分类，并确保高水平的可预测性。
用于机器视觉的深度学习软件已经存在了十多年，但直到最近几年才变得对用户友好和可行。
在这几年内，好些行业的制造商已经开始将其应用于各种各样的领域，如检测手术器械上的焊接水坑、验证汽车座椅组件中多个组件的存在，以 及识别反光金属表面上的不同缺陷。
深度学习+机器视觉与对工业制造的优势：
1、因为人眼有物理条件的约束，在准确性上机器有显着的长处。即便人眼依托放大镜或显微镜来检测提高，机器仍然会愈加准确，因为它的精度能够到达千分之一英寸。
2、机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时，比如说出产线上，机器能够提高生产效率。
3、因为机器比人快，一台机器视觉检测设备能够承担好自己的使命。并且机器不需要停止、不会患病、能够接连工作，所以能够极大的提高出产效率。
4、人眼检测还有一个明显的缺点，即是人的不确定性带来的主观性，检测成果会随工人心情的好坏发生改变，而机器没有喜怒哀乐，检测的结果十分可靠。
5、机器能可以把一个产品一次一次的进行检测工作而不会感到疲倦。与此相反，人眼每次检测产品时都会有粗细的不同，即便产品是完全一样的。
传统的机器视觉技术由于其已被证实的重复性、可靠性和稳定性，在制造工厂仍然很受欢迎。
然而，深度学习技术的出现为扩展能力和灵活性提供了更多可能性
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