深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它能够通过大量的数据进行自我学习和优化。而机器视觉则是模拟人类视觉的功能，对产品进行图像的采集、处理和分析。深度学习在机器视觉产品瑕疵检测中的应用结合源于目前对高精尖制造业的高精度、高效率瑕疵检测的需求。

在检测微小瑕疵或者对瑕疵进行分类时，传统技术可能因为算法的固定性而无法达到理想的效果。深度学习的加入则弥补了这一不足。深度学习通过卷积神经网络（CNN）等算法，可以从海量的图像数据中自动学习到与瑕疵相关的特征，从而提高检测的准确性。

以电子元器件的检测为例，深度学习在机器视觉产品瑕疵检测中的应用使得它可以识别出微小的划痕、焊点的缺陷等特征。在汽车零部件检测中，能够检测出零件表面的裂纹、尺寸偏差等瑕疵相关的特征。这是因为深度学习算法在大量的标注图像数据的训练下，学会了区分正常产品和有瑕疵产品之间的细微差别，如纹理、颜色、形状等方面的差异。目前深度学习在机器视觉产品瑕疵检测中的应用已经取得了显著的成果，并且有着广阔的发展前景。随着技术的不断进步，将为各个行业的产品质量提升提供更加强有力的保障。