通过应用ai视觉检测技术以及深度学习技术来进行视觉检测，目前变得越来越方便也易于实现。深度神经网络通过大量数据的训练，可以很精确的完成图像识别ai视觉检测技术任务，ai视觉检测技术已经非常成熟，也大量应用在了生活生产中了。

在特定场景的定量和定性测量检测中，ai视觉检测技术的检测速度，准确性和可重复性优于人类的视觉。 ai视觉检测技术可以轻松评估太小而无法被人眼看到的物体细节，并以更高的可靠性和更少的误差对其进行检查。 在生产线上，ai视觉检测技术可以每分钟可靠且不辞辛苦地检查数百或数千个零件，远远超出了人类的检查能力。

传统的自动化系统在最小化成本和提高效率的同时，还没有人类所具有的灵活性。 手工检查员能够区分细微的，外观上的和功能上的缺陷，并且可以解释可能影响感知质量的零件外观变化。 尽管人们处理信息的速度受到限制，但是人类具有独特的概念化和概括能力。 人类擅长通过示例学习，并且可以区分各部分之间的轻微异常。 这就引出了一个问题，即在许多情况下，机器视觉如何为复杂，无设定的场景（尤其是那些具有细微缺陷和不可预测的缺陷的场景）的定性解释做出最佳选择。

尽管ai视觉检测技术可以区分因缩放，旋转和姿势变形而导致的零件外观变化，但是复杂的表面纹理和图像质量问题仍然带来了严峻的检查挑战。 单凭机器视觉系统无法评估在视觉上非常相似的图像之间存在巨大差异和偏差的可能性。