得益于越來越多的行業(yè)應用程序的支持，深度學習視覺檢測將繼續(xù)快速增長，例如工業(yè)質(zhì)檢，交通安全，消費電子等?；趪a(chǎn)CPU/GPU的新突破，視覺檢測硬件的處理能力大大增強，讓用戶可以選擇一個更加便宜且智能的視覺檢測設備。相較于傳統(tǒng)的人工肉眼質(zhì)檢，使用深度學習算法的機器視覺檢測設備具備更高的效率和更精準的檢測產(chǎn)品外觀瑕疵能力，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動化與智能化，從而有效提升生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本，改善生產(chǎn)制造工藝。

虛數(shù)科技使用于視覺檢測的深度學習一直處于顛覆性技術的最前沿，DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)可以運行數(shù)千個排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺檢查中具有100%的準確性。深度學習對傳統(tǒng)的圖像分析方法產(chǎn)生深遠的影響，不僅改變了我們生產(chǎn)的產(chǎn)品，也改變我們與客戶互動的方式。深度學習在解決傳統(tǒng)視覺檢測無法解決的應用程序中發(fā)揮重要作用。

例如，在反光嚴重的鐵板中檢測鐵板瑕疵時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的光照方式。采用傳統(tǒng)的檢測過程非常具有挑戰(zhàn)性，因為在某些情況下，光面的鐵板看起來只有大面積的曝光，而深度學習有助于區(qū)分曝光里的細微瑕疵。在這些深度學習的機器視覺檢測中，您可以實現(xiàn)更多應用，同時處理多個任務也不在話下，例如目標檢測、圖像分類、圖像分割等。

機器視覺檢測使用深度學習，我們就可以進行數(shù)據(jù)處理和分析，而無需暴露敏感信息。相對于傳統(tǒng)視覺檢測需要人工介入的過程，深度學習能夠在數(shù)據(jù)隱私和安全性方面提供更好的保護。深度學習的機器視覺檢測設備具有更高的效率、更精準的檢測能力和自動化生產(chǎn)的優(yōu)勢。這些優(yōu)勢使得它們在工業(yè)生產(chǎn)制造中得到廣泛應用，為企業(yè)帶來了更高的生產(chǎn)效率、更低的成本和更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，大量的應用也讓深度學習成為機器視覺檢測的未來趨勢之一。