随着科技的不断发展，自动化机器视觉检测技术与深度学习算法的融合，正为质量控制带来前所未有的变革。人工检测的不稳定，从而导致检测结果的准确性不稳定；而且人工检测速度有限，难以满足大规模生产的高速需求。而自质量控制自动化机器视觉检测则不同，它通过摄像头等图像采集设备，能够快速、准确地获取产品的图像信息。

通常，质量控制自动化机器视觉检测的过程是非接触式的，不会对产品造成任何损伤。并且，机器视觉检测可以24小时不间断运行，这大大提高了检测效率，能够及时发现生产线上的质量问题，为质量控制提供了可靠的数据支持 。

质量控制自动化机器视觉检测的传统的特征提取方法有一定的局限性，而深度学习算法的引入算是为特征提取带来了新的活力。深度学习算法能够自动学习图像中的复杂特征，相比传统方法更具优势。通过让模型学习大量的合格品和不合格品的图像数据，它能够不断优化自身的判断能力，准确地区分产品是否合格以及识别各种缺陷类型。不同产品的外观、结构等差异很大，深度学习算法能够根据不同的产品数据进行调整，使得质量控制自动化机器视觉检测可以轻松应对多种产品的质量控制任务，无需为每种产品重新构建复杂的检测规则。