自动化的外观缺陷检测一直是个挑战性的工作。在过去，计算机视觉工作需要几个月的编码和调试。然而，现在有一种更有效的方法，利用深度学习来解决机器视觉问题。现在，这些智能机器可以学习如何使用基于深度学习的示例训练来识别缺陷。

机器视觉缺陷识别使用神经网络，模拟人类智能，在复杂模式自然变化的同时，区分产品异常。基于深度学习的机器视觉缺陷识别系统擅长检查复杂的表面和外观缺陷，如光滑、光亮或粗糙零件上的划痕和凹痕。

机器视觉缺陷识别技术在提高生产率、重复性和生产能力方面取得了成功。如果制造商使用先进的图像识别技术进行视觉检测和检测，生产率可能会提高50%。基于人工智能或人工智能的图像识别与人工检测相比，可以提高90%以上的缺陷识别率。