深度学习是机器视觉技术的一个支柱技术，由人工神经网组成分类识别器。其工作原理是教机器通过实例学习，为神经网提供具体类型数据的标注示范，再提取这些示范之间的共同模式，转化为包含这些信息的神经网格，这有助于将来获得的信息分类。基于深度学习的视觉检测系统，能够实现定位、区分缺陷、字符识别等，在操作过程中实现模拟人眼视觉检测效果。

与人眼能发现缺陷一样，这一种基于深度学习的视觉检测系统也可以做到这一点，并且效率更高。基于深度学习的视觉检测系统先通过摄像机捕捉影像，发送至中心“大脑”处理。就像人类的大脑一样，通过将影像与现有知识进行比较，人工智能“大脑”能够获得详细的意思。基于这两个集成的基于深度学习的视觉检测系统，就是感知设备如同“眼睛”一样，深度学习算法如同“大脑”。这一融合体系，成功模仿了人类眼脑解读图像的能力。基于深度学习的视觉检测系统，比人眼更有效，因为人工智能“大脑”存储的信息量更大。

基于深度学习的视觉检测系统强大的学习能力，快速分析可用数据，对照片、视频中的物体进行分类，并实施复杂的视觉感知任务。另外，还能跟踪和记录检测图像、结果等信息。这些措施预防了未来发生故障的可能，节约了生产成本，也节省了时间和额外费用。在所有检测计划中，基于深度学习的视觉检测系统能够帮助厂家及早识别、解决问题。