CDD作为一种独特的技术或者数据处理方式，为整个深度学习AI缺陷检测系统奠定了基础。它可能涉及到数据的特殊编码或者特定的数据结构组织等方面。例如，CDD可以将原始的工业生产图像数据进行预处理，将其转化为更适合深度学习算法处理的格式。这就像是为后续的检测工作搭建了一个良好的开端平台，确保数据的准确性和可用性，为深度学习模型的训练提供优质的输入数据。

在传统的机器视觉检测中，人工特征提取往往是一个繁琐且易出错的过程。而深度学习中的卷积神经网络（CNN）等算法，可以自动从图像数据中学习到有效的特征表示。例如在工业零件的表面缺陷检测中，深度学习模型可以通过大量的样本数据学习到划痕、凹坑等缺陷的特征模式，CDD深度学习AI缺陷检测接触到了各种不同的情况，从而学会了如何在复杂的环境下进行有效的判断，进而不需要人工手动去设计复杂的特征提取编程代码。

通过CDD的基础支持、深度学习与AI缺陷检测的核心结合以及机器视觉的关键支撑，虚数科技构建了基于CDD深度学习AI缺陷检测的高效、准确工业检测解决方案。CDD深度学习AI缺陷检测有望在众多工业领域得到广泛应用，提高产品质量，降低不良品率，推动工业生产向更高质量、更高效率的方向发展。