近年來，深度學(xué)習(xí)軟件比傳統(tǒng)算法可以對圖像進行分類處理。

與傳統(tǒng)的圖像處理軟件(依賴于特定任務(wù)的算法)不同，深度學(xué)習(xí)軟件使用多層神經(jīng)自學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)人類檢查員標(biāo)記的圖像來識別好圖像和壞圖像。這些數(shù)據(jù)集通常包含每個缺陷類型至少100個圖像，通過網(wǎng)絡(luò)提供，以創(chuàng)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(yù)測性。

用于機器視覺的深度學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)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(nèi)，好些行業(yè)的制造商已經(jīng)開始將其應(yīng)用于各種各樣的領(lǐng)域，如檢測手術(shù)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(xué)習(xí)+機器視覺與對工業(yè)制造的優(yōu)勢：

1、因為人眼有物理條件的約束，在準(zhǔn)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(zhǔn)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(chǎn)品。特別是當(dāng)檢測高速運動的物體時，比如說出產(chǎn)線上，機器能夠提高生產(chǎn)效率。

3、因為機器比人快，一臺機器視覺檢測設(shè)備能夠承擔(dān)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(chǎn)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(fā)生改變，而機器沒有喜怒哀樂，檢測的結(jié)果十分可靠。

5、機器能可以把一個產(chǎn)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(chǎn)品時都會有粗細的不同，即便產(chǎn)品是完全一樣的。

傳統(tǒng)的機器視覺技術(shù)由于其已被證實的重復(fù)性、可靠性和穩(wěn)定性，在制造工廠仍然很受歡迎。

然而，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)為擴展能力和靈活性提供了更多可能性

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