智慧型視覺檢測瑕疵缺陷已成為乙個有著高度直接影響的有趣且具有潛力的研究領域，特別是在視覺檢測領域，深度學習技術已成為此任務的最佳方法。深度學習技術可以通過訓練影象資料集來提供乙個可以檢測表面異常的模型。在一些工業中，通過表面檢測或材料檢測中的雜質是質量控制的一步。通常，這個檢查過程需要質檢人員手動檢查表面，也需要訓練質檢人員識別整個複雜缺陷範圍，但對於智慧型製造時代來說，這是耗時、低效的，可能會導致生產等待時間，甚至偶爾錯誤分類缺陷，導致客戶投訴或領域故障，從而導致產品召回等問題。
過去，傳統的機器視覺檢測足以解決那些低效問題，不足的地方由人工補足，但現如今的智慧型製造傾向於泛化生產線，需要快速適應新產品的快速更新迭代，故此基於卷積神經網路（深度學習）的視覺檢測缺陷被提出。基於深度學習的視覺檢測擁有包括缺陷分類、缺陷定位和缺陷分割等環節，相比於傳統的影象處理方法分多個步驟和環節處理缺陷檢測任務，基於深度學習的視覺檢測方法將其統一為端到端的特徵提取和分類。
通常來講，產品附加值越高，缺陷容忍率就越低，如***電子、日用等，對產品本身質量要求較高，通過視覺檢測對產品進行大量抽檢或全檢，幫助降低產品的不良率，提公升生產效率與產品可靠性。但是這個魔幻的年代讓一些小廠也不得不卷一下，例如玩具的製造小廠，引入一套視覺檢測軟體，就虛數科技的dlia工業缺陷檢測，也不過才幾萬塊，就當為工廠公升級轉型提前布局。
隨著人工智慧的現代發展趨勢，製造企業希望在生產週期中利用基於深度學習的視覺檢測技術實現減少人為干預的同時，達到人的水平精度或更高的精度，以及優化工廠生產能力、勞動成本等。深度學習視覺檢測技術的使用是多種多樣的，工業製造領域的多樣性、生產環境的複雜性、產品缺陷的非標性等因素，給深度學習視覺檢測的實際應用帶來諸多挑戰的同時，也讓深度學習視覺檢測技術得更多補充和優化，變得更加成熟。虛數科技相信，深度學習與視覺檢測相結合，必將大力推動智慧型製造的研究和應用進展。
生產製造的轉型之路，智慧型機器視覺檢測的高速發展
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基於深度學習的 Java 程式碼自動推理
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