随着工业的发展，缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。而深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的人开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中。

除了缺陷检测外，深度学习还在其他工业领域得到了广泛应用。例如，在智能制造中，需要对生产线上的大量数据进行处理和分析，以实现自动化控制和优化生产过程。深度学习算法可以自动学习和提取数据中的特征，提高数据处理效率和准确性。在智能交通领域，深度学习算法可以用于车辆检测、交通拥堵预测等方面，提高交通管理的智能化水平。

复杂工业环境下的智能视觉有无检测就是将深度学习算法引入到缺陷检测领域中的其中一种应用。根据客户需求，要求检测吸盘上的配件是否有配件，是否配件过多，或者配件装反，装错等情况，最后进行分类包装操作。类似的复杂工业环境下的智能视觉有无检测需求还有很多，人眼能认出的东西，深度学习也在学习，在这个工程师技术人才的难找的现在，运用好深度学习的机器视觉，可以起到意想不到的效果，在用人成本上降低的同时，让产品良品率也提升。我们可以期待深度学习在工业领域的更多创新和应用，为工业发展带来更大的推动力。