在生产线中，视觉缺陷检测有四大主要功能，包括量测、辨识、定位、检查等，而检测是全部功能中困难的部分，由于现场人员对瑕疵的认知不同，因而就是智能化的机器视觉，仍会存在因系统设定或现场质管人员不同，造成出货商品品质无法一致性的问题，要解决此一问题，虚数科技认为深度学习的视觉缺陷检测智能化将会是较佳方式。

将深度学习导入至产线检测，将视觉缺陷检测智能化，这对于制造业与系统供应商两端来说，都可提升工作效率。在使用者端，视觉缺陷检测智能化系统可以省下大量人工的成本，机器视觉软硬件架构的准确率与判断速度比人工有很多优势，而且设定完成后，即可长时间不间断且以一致标准的工作，将可为制造业者省下大量的人力成本。

过往的机器视觉系统，每一次上线都必须不断调节设定，在智能制造概念中，产线必须可快速回应订单，弹性调节生产内容，现行机器视觉检测的繁复设定将难以满足弹性化生产要求，深度学习架构的视觉缺陷检测智能化只要事先通过训练，即可快速上线使用，且还能自主学习，系统可以自动找出较佳的 OK/NG 参数，不用再由人员调节，在此状态下，各设备的瑕疵检测标准将可一致性，不会因牌子、使用时间的不同产生差别，人工智能在视觉检测市场正加速普及。