在现代工业的自动化生产中，生产和运输环境中的诸多如温度、湿度、震动等不可控因素，导致产品很容易产生划痕、压伤、擦挂等极其微小的缺陷，有些甚至肉眼难以识别，它们所造成的坏品率极大地制约了工业界的发展。特别是在中国制造业转型升级，产品要销往世界各地的进程中，为了让产品更具竞争力，必须确保不良品不能最终出现在成品中。因此，AI深度工业缺陷检测成为了必然的发展趋势，这也催生了机器视觉庞大的市场需求。

深度学习是机器学习的一个重要分支，它源于人工神经网络的研究，多层感知器（含多个隐藏层）就是一种深度学习结构。在工业缺陷检测中，利用深度学习的方法，可以提前对不同类型、形状、大小的缺陷图片标记出缺陷位置，生成缺陷类库。在实际运行过程中，将需要检测的图片与类库中的缺陷进行比对，就能快速得出结果。随着不断丰富缺陷类库，系统的误判及漏判率会慢慢降低，最终趋于稳定状态。基于AI深度学习的方法，通过拥有大量样品的人工智能，可以对产品的好坏部分有非常清晰的认知。对于一些细微的划痕、瑕疵、缺陷，甚至是人眼在正常情况下都看不出来的痕迹，传统的视觉很难采集到好的图像，而AI深度学习则能够有效应对。

在机器视觉领域，通过与标准图像处理库集成的软件，深度学习系统能够像人类大脑一样进行学习。例如，对于复杂的物体识别任务，不需要用基于规则的方式去详细定义，只需要提供少量的例子，系统就能像人类大脑一样认知到目标物体。这种能力在工业缺陷检测中非常关键，无论是检测电子制造业中的印刷电路板（PCB）、芯片等电子元件的缺陷，还是钢铁、纺织、汽车制造业中的产品缺陷，机器视觉系统借助AI深度学习算法，能够快速准确地识别出缺陷产品，从而提高生产效率、降低生产成本，提升整个工业生产的质量水平，推动着工业生产朝着更高效、更优质的方向发展，在全球制造业竞争日益激烈的今天不断前进。