在过去，对于产线产品的缺陷检测主要依赖人工检测和传统机器视觉。但人工检测往往存在诸多弊端，对检测人员的经验要求较高，在如今的劳动力市场中，找到经验丰富且足够数量的检测工人并非易事。传统的机器视觉虽然相较于人工检测有一定的进步，但也存在不少问题，最为麻烦的就是不同目标还需要针对性编码等，这些局限性在面对日益复杂的生产需求时愈发明显。

在产线产品视觉缺陷检测中，这深度学习算法的出现极大地简化了检测流程。传统方法需要人工进行图像特征选择或特征提取，而深度学习算法训练出的模型可以在训练过程中自动学习到模型特征。例如，在检测电子芯片的微小划痕时，深度学习产线产品视觉缺陷检测模型能够通过大量的样本数据自动学习到划痕的特征模式，而不需要人工去逐一确定划痕的特征，如边缘形状、深度与周围区域的灰度差异等。这不仅节省了大量的人力成本，而且提高了特征提取的准确性和效率。

深度学习产线产品视觉缺陷检测能够实现端到端的检测，从图像输入到缺陷判断结果输出一气呵成。这与传统方法中需要多步骤处理，如先进行图像预处理，再进行特征匹配等繁琐过程形成鲜明对比。深度学习为机器视觉赋予了“智慧大脑”，通过对大量图像数据的学习和分析，能够准确地识别出产品中的缺陷。这种结合使得产线产品视觉缺陷检测更加高效、精准。