深度学习现在用于以前需要手动执行的检查，如总装检查的地方。这些任务被认为很难实现自动化。 通过深度学习之类的算法，现在深度学习机器视觉自动化检测可以在生产线上直接使用，以更一致、更可靠、更迅速地完成这些任务。

在过去，这些总装检查需要大量的人力资源，并且很难保证所有员工都能够准确地执行这些检查。然而，通过机器视觉、深度学习等工具，现在可以使用深度学习机器视觉自动化检测技术，以更高的准确性和效率完成这些任务。深度学习算法可以通过训练神经网络来识别生产线上出现的问题。

深度学习算法可以学习识别各种不同的缺陷，例如尺寸误差、装配不当、缺失部件等等。一旦算法被训练好了，就可以在生产线上直接应用，从而大大提高生产效率和质量。除了总装检查，深度学习机器视觉自动化检测还可以应用于其他领域。例如，可以使用深度学习机器视觉自动化检测来检测产品的缺陷和故障，从而实现更高效的维修和维护。在未来，深度学习等人工智能技术将会越来越普及，从而为工业界带来更多的机会和优势。