深度学习模型通过卷积神经网络（CNN）对缺陷特征进行多层次抽象与表达，能够有效捕捉微小、复杂或模糊的缺陷形态。相较于传统算法依赖人工设计特征，深度学习产品缺陷视觉检测系统部署通过端到端训练自主提取缺陷的纹理、形状及上下文关联信息，显著提升了对异形缺陷产品检测的泛化能力。

在工业场景中，缺陷样本稀缺且分布不均是核心挑战，深度学习产品缺陷视觉检测系统部署还需通过数据增强、迁移学习及少样本学习技术，利用正常样本生成合成缺陷数据，或复用预训练模型的特征提取能力，降低对标注数据的依赖。此外，多尺度特征融合技术可提升模型对微小缺陷的敏感度，例如通过高斯金字塔分解图像，在不同分辨率下提取缺陷特征并进行综合判定。

深度学习产品缺陷视觉检测系统部署的模型轻量化是关键技术路径，通过剪枝、量化或知识蒸馏压缩网络规模，使其适配边缘设备的算力限制。以深度学习驱动的视觉检测系统正推动工业质检向智能化、柔性化方向演进。其技术价值不仅在于缺陷识别精度的提升，更在于通过数据闭环与模型迭代，持续优化生产流程，最终实现制造质量与效率的双重突破。