基于深度學習技術的視覺檢測，可以實現定位，區(qū)分缺陷、字符識別等，在運行過程中，實現模擬人眼視覺檢測的效果。如果要為鋰電池檢測開發(fā)視覺檢測軟件，需要開發(fā)一種基于深度學習的算法，并使用必須檢測的缺陷示例對其進行訓練。有了缺陷的數據，神經網絡最終會在沒有任何額外指令的情況下進行檢測缺陷，而且我們唯一要做就是對缺陷進行標注，不用編寫代碼。

基于深度學習的視覺檢測系統(tǒng)擅長檢測性質復雜的缺陷，它不僅可以解決復雜的表面和外觀缺陷，還可以概括和概念化鋰電池的表面，在深度學習模型開發(fā)之前，收集和準備大量關于鋰電池表面的數據就行了。

虛數科技歷經幾年對DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)的不斷開發(fā)優(yōu)化，使得DLIA擁有強大豐富的算法庫，當面對新產品檢測時，可根據算法庫調取，進行增量/繼承學習，即原有訓練結果上新增少量樣本，極大的縮短了新產品的訓練時間，實現快速學習。

相對于傳統(tǒng)的目標視覺檢測技術，深度學習的機器視覺檢測具有更大的優(yōu)勢，能夠精準高效地對圖像進行處理和選擇，不容易受到光線、背景等因素的干擾，是未來的主要發(fā)展方向，能夠使技術更好地為人類服務。目前關于深度學習的研究隨著市場的不斷運用，充實的數據讓其理論不斷完善，并且在應用實踐中發(fā)現問題進而改進，可以進一步激發(fā)深度學習的優(yōu)勢，促使深度學習的機器視覺檢測更好地發(fā)展。