近年来由机器视觉发展起来的一种新型的智能检测方法——基于深度学习算法的虚数科技铸铁管件机器视觉检测。它利用深度学习技术对大量的铸管表面缺陷图像进行训练和学习，使模型能够自主地识别和分类表面缺陷。虚数科技的新型的智能检测方法还可以根据实际应用需求进行定制和优化，以实现更加灵活和智能的缺陷检测。

总的来说，传统的人工检测方法简单易行，但检测精度和效率都有一定的局限性。而机器视觉检测方法则通过计算机技术对铸铁管件表面图像进行处理和分析，相对于传统的人工检测方法，检测精度和效率都有很大的提高。而基于深度学习算法的视觉检测方案则具有更高的检测精度和效率，并且可以定制和优化以实现更加灵活和智能的缺陷检测。

随着技术的发展和应用需求的不断提高，铸铁管件表面缺陷检测将会依赖于机器视觉和人工智能等现代技术，这算是一种大的趋势，未来对于新型的智能检测方法也将会更加智能、高效和可靠。