在瞬息万变的数字化时代，人工智能技术在计算机视觉领域取得的突破性进展，让机器视觉迎来了黄金发展期，也带动了深度学习这项技术的不断成熟，深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新，机器视觉深度学习检测技术在工业中的外观检测中发挥了极大的效用。

在机器视觉深度学习检测技术出现以前，传统的机器视觉通过图像算法提取特征，根据特征的数值来区分物品，不需要大量的图片，只需要几种分类的典型图片，和类别之间的临界图片，就能完成整个分析过程，且人工分析在整个过程当中起到了主导的作用。

传统机器视觉技术更适合精确检测与定位，处理速度快，对硬件处理能力要求不高，可以应用在：测量检测、读码检测、有无检测、定位引导；而机器视觉深度学习检测技术在功能应用方面，最为出名就是检测精细化，针对一件产品本身的细小缺陷进行质检。