网络化所面临的一系列挑战持续不断地推动着机器视觉系统的进一步发展，其中就包括了人工智能的整合，特别是基于神经网络的深度学习。借助深度学习，不仅可以将传统的基于规则的工业图像处理方法提升到一个新的水平，甚至还可以开辟出全新的机器视觉应用。例如在农业领域，深度学习工业缺陷检测能实现对农作物的质量检验。通过对象识别，无论农作物具有如何复杂和多样化的形态，都能够被可靠地识别出来。在此基础上，可以得出新的耕作措施。

在深度学习工业缺陷检测中，虚数科技的DLIA工业缺陷件软件带有预训练的卷积神经网络，可以使用较少数量的训练图像来开发应用程序。通过使用这些网络，用户可以训练自己的分类器以对新数据进行分类。提供足够数量的图像，训练过程会自动提取每个类别的特征。DLIA工业缺陷件软件将随即分析这些图像并自动了解哪些特征可用于识别给定的类别。

在不同的应用场合和行业，深度学习工业缺陷检测有助于实现价值创造链的自动化，进而提高生产率。这项技术尤其让质量保障工作受益匪浅，因为它能够将产品质量始终维持在高水平。通过使用机器视觉、深度学习和嵌入式视觉等现代技术，实现新的自动化解决方案。