深度学习作为人工智能领域的关键核心技术，近几年来，成为机器视觉行业研究的热点。深度学习技术凭借着其强大的卷积神经网络算法优势以及对视觉行业和AI领域的巨大影响，大幅度提升机器视觉系统在工业自动化领域的生产效率。

深度学习作为机器学习的一种特殊类型，由多层神经网络组成，浅层神经网络识别简单内容，深层神经网络得到高级语义信息。深度学习的概念与机器视觉相比还相对较新，但对于机器学习来说已经不算太新。而搭载深度学习技术的机器视觉系统，专注于机器视觉与人工智能算法，具有更好的准确率和通用性。

传统机器视觉与深度学习，差异化对比

深度学习视觉系统，通过大量图像训练可进行系统的自我升级，在处理产品新的缺陷类型时，通过系统自动提取缺陷特征后再进行检测。而传统的视觉系统，依赖于成熟且透明的编程，在处理一致且批量化的产品时能够可靠的运行。两者之间存在明显的差异性。

应用领域差别

传统机器视觉检测的技术应用主要体现在图像识别与检测、视觉定位、尺寸测量和物体分类。而深度学习视觉系统在传统机器视觉检测的基础上，还在图像处理中的深度学习应用、利用深度学习技术推理新缺陷类型、深度学习软件实现强大检测系统等方面有着极强的能力。与传统机器视觉系统方法相比，深度学习神经网络适应性更好，通用性更广。

使用步骤差异

深度学习视觉系统通过将采集和标注后的大量图片放进网络训练，查看训练结果，进行参数和网格结构的调节后，再次进行训练，重复操作后，得到最好的结果。而机器视觉系统人工分析图片特征，通过图像算法提取特征，最后根据特征的特定数值来区分物品。

深度学习在标注和训练的过程中，需要大量的图像信息进行分析，之后神经网络会自动提取和筛选特征，规划分割阈值。而机器视觉系统，在分析时不需要大量图片，只需要几种类型的典型图片和类别之间的临界图片，就可以进行检测。

适用性差异

基于深度学习的方法能让机器视觉应用更具适应性。深度学习视觉系统，可以在训练的过程中，独立地学习相关属性并进行系统的自我升级，而传统机器视觉系统需要人工选取和提取特征信息，才能将其训练为可以检测完整的物体的系统。

深度学习算法+传统视觉算法，定义检测更快速

传统机器视觉技术与深度学习方法之间存在明确的权衡。传统机器视觉系统的性能和能效通过不断的优化已近成熟，已经可以适用于众多工业生产环境。但随着缺陷类型增多、缺陷种类复杂化，传统的机器视觉系统的应用程序变得难以编程。

深度学习所用的神经网络是训练得到而非编程得到，其快速发展大大提升了视觉应用的性能和成本效益，同时也减少开发机器视觉程序所需的时间，而且深度学习还可以提供更好的准确率和通用性，但是因对其的研究仍在进行中，技术尚未成熟，从而没有大批量的进入工业生产。

对比传统机器视觉技术和深度学习技术，其实都存在优势和不足。而深度学习视觉系统结合两者优势，以深度学习为核心，通过训练系统内的神经网络，学习各零部件的形态特征，建立包含各零部件的深度学习模型，从而可以分析更加复杂的图像、提高图像的分析能力和自动视觉检测的准确性、快速定位识别不同组件以此实现自动分类缺陷，最后完成检测。

自研工业视觉软件技术和产品应用，实现高准确率检测

随着深度学习技术在机器视觉领域的不断发展和普及，许多企业开始对其在各个场景的落地应用进行探索，大规模投入深度学习视觉系统的研发。作为国家高新技术企业之一，深眸科技凭借着丰富的技术储备和强大的产品研发能力，在众多企业中脱颖而出。

深眸科技基于深耕工业视觉领域多年积累下的强大的技术实力、丰富的服务经验等优势，拥有集成上千个图像处理算法模型和深度学习算法的轻辙视觉引擎，以及支持多种标注工具且具有强大算力的工业视觉标注平台。

其中，深眸科技自主研发的轻辙视觉引擎，是基于云原生技术实现的视觉应用产品，可实现分布式部署与集成监控。另外，工业视觉标注平台，也可以在短期内完成模型标注、训练、识别，轻松应对生产线环境复杂、产品尺寸形状不一、产品不断有新增等问题，完成非标场景下的分类计数、检测测量等多任务混合的视觉检测需求。

“通过我们公司的AI训练平台和2000+的AI行业模型，可以快速完成缺陷类型的算法模型匹配、数据标注、训练以及产线版本的更新，在满足生产过程中缺陷类型迭代的同时，使缺陷检测精度达到像素级、识别速度达到毫秒级，不断提高质检效率。”深眸科技技术总监说道。

在OCR错漏检测的实际案例中，针对产品型号不同、商标丝印不同、缺陷类型多样、单位检测时间需要判断多个图像特征等检测痛点，深眸科技自研的机器视觉系统，通过将深度学习和机器学习技术的深度结合，不仅可以做到秒级切换不同产品型号的生产，动态判断产品字符内容，还能提升单位时间处理次数，以此实现多种型号产品的自动检测，有效提升作业效率25%，识别准确率提高至99.9%以上。

随着深度学习技术的进步，越来越多的行业正在转向使用深度学习视觉系统，来解决传统视觉系统算法编程过于复杂、耗时且成本高昂等问题。深度学习视觉系统，不仅扩展了机器视觉的应用界限，还让许多公司的产品生产效率大大提升，对我国工业自动化发展起着重要作用。