随着工业4.0的到来，自动化生产流程中的质量控制问题愈发引人关注。传统的手动质检方法不仅耗时耗力，而且容易出现人为误差。而深度学习和机器视觉技术的结合，则为解决这一问题提供了新的思路。自动化缺陷检测质检是指利用深度学习和机器视觉技术，对产品或部件进行自动化的质量检测，发现并标记出存在的缺陷。这种方法不仅可以大大提高质检的效率，还能有效减少人为错误，提高产品的质量。

据统计，目前全球范围内已有超过80%的大中型企业开始采用深度学习和机器视觉技术进行自动化缺陷检测质检。这既包括传统的制造业企业，也包括新兴的高科技公司。据预测，到2025年，全球深度学习和机器视觉市场将超过200亿美元，年复合增长率高达25%。

在政策方面，各国政府也在积极推动深度学习和机器视觉技术在自动化缺陷检测质检中的应用。例如，中国政府在《中国制造2025》规划中明确提出，要大力发展智能制造，推广使用深度学习和机器视觉等先进制造技术。美国政府也在其《国家人工智能研究和发展战略计划》中强调，要支持深度学习和机器视觉等人工智能技术的研发和应用。尽管深度学习和机器视觉在自动化缺陷检测质检中的应用取得了显著成效，但也面临着一些挑战。如数据集的建立和标注需要大量的人力物力，模型的训练和优化也需要专业的技术人员。因此，如何降低成本，提高效率，仍然是一个需要持续研究的问题。