得益于越來越多的行業應用程式的支援，深度學習視覺檢測将繼續快速增長，例如工業質檢，交通安全，消費電子等。基于國産CPU/GPU的新突破，視覺檢測硬體的處理能力大大增強，讓使用者可以選擇一個更加便宜且智能的視覺檢測裝置。相較于傳統的人工肉眼質檢，使用深度學習算法的機器視覺檢測裝置具備更高的效率和更精準的檢測産品外觀瑕疵能力，實作生産環節的自動化與智能化，進而有效提升生産效率、降低生産成本，改善生産制造技術。
虛數科技使用于視覺檢測的深度學習一直處于颠覆性技術的最前沿，DLIA工業缺陷檢測系統可以運作數千個排列，并且在識别和曆史記錄以及其他應用程式的視覺檢查中具有100%的準确性。深度學習對傳統的圖像分析方法産生深遠的影響，不僅改變了我們生産的産品，也改變我們與客戶互動的方式。深度學習在解決傳統視覺檢測無法解決的應用程式中發揮重要作用。
例如，在反光嚴重的鐵闆中檢測鐵闆瑕疵時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的光照方式。采用傳統的檢測過程非常具有挑戰性，因為在某些情況下，光面的鐵闆看起來隻有大面積的曝光，而深度學習有助于區分曝光裡的細微瑕疵。在這些深度學習的機器視覺檢測中，您可以實作更多應用，同時處理多個任務也不在話下，例如目标檢測、圖像分類、圖像分割等。
機器視覺檢測使用深度學習，我們就可以進行資料處理和分析，而無需暴露敏感資訊。相對于傳統視覺檢測需要人工介入的過程，深度學習能夠在資料隐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裝置具有更高的效率、更精準的檢測能力和自動化生産的優勢。這些優勢使得它們在工業生産制造中得到廣泛應用，為企業帶來了更高的生産效率、更低的成本和更優質的産品，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。