自动化外观缺陷检测这一任务，一度面临重重挑战。以往，计算机视觉领域的工作往往需要投入数月的编码和调试。然而，如今，深度学习技术为我们带来了新的解决路径。这些智能机器现在能够借助基于人类学习的示例训练，学习如何识别缺陷。深度学习技术利用神经网络模拟人类智能，在容忍复杂模式自然变化的同时，精准区分出化妆品的异常。

基于深度学习的工业深度学习目标瑕疵检测系统，擅长于检查各种复杂的表面和外观缺陷，例如光滑、光亮或粗糙零件上的划痕、凹痕。而工业深度学习目标瑕疵检测技术在提高生产率、重复性和生产能力方面取得了显著的成功。如果制造商采用先进的图像识别技术进行视觉检测和检测，生产率会以倍数提高，毕竟机器不休息。与人工检测相比，基于深度学习的图像识别可以提高高达99%的缺陷检测率。

随着人们对消费电子产品和医疗设备中的微米级缺陷检测的需求日益增长，制造商需要对整个零件进行加工以捕获这些缺陷。与传统机器视觉的计量不同，工业深度学习目标瑕疵检测可检测缺陷的位置和组合是多种多样的，例如智能手机可能在多个地方有划痕、凹痕和缺口，包括外壳、曲面和护盖玻璃。因此，制造商需要采用工业深度学习目标瑕疵检测的更全面的方法来检查这些复杂的缺陷，以取得市场上的胜利。