如果把機器視覺比作一個個體，那麽深度學習便成為這一個體中重要的器官之一，許多功能的存在直接來源且依賴於它。

       直觀點來說，深度學習算法成功運用於計算機視覺的實例如人臉識別、圖像問答、物體檢測與跟蹤等。

       人工檢測在早期的工業質檢中占有一定 的優勢，但隨著生產科技的不端更新進步，製造環節對於檢驗水平的要求也越來越高，顯然人工檢查已無法滿足，檢測程度越來越複雜化和精密化使得機器視覺迫切需要被應用其中來承擔、平衡生產的強度及壓力。

       一台機器視覺設備通常可以包含多種配置及多種原理、算法，這主要還是取決與對設備功能的需求及結構設計的複雜程度。而其中，運用深度學習算法不僅代替人力實現日常檢測，還擁有計算機係統的強悍的性能速度，這在很大程度上加快了整體生產進程。就進一步分析而言，深度學習算法為圖像的分析處理進一步概念化、全麵化。

       相較於傳統的圖像處理，深度學習具有自學算法模式，可根據標記的現有對圖像對其好壞進行判斷。一般而言，通過算法產生的數據集幾乎含括每個缺陷類型100個以上圖像，利用網絡建立對應模型，從而實現對所輸入圖像的對象進行識別和分類。簡單舉例，現代的食品製造公司所采用的視覺檢測設備通常有深度學習算法，這一功能便能直接輔助檢測包裝上是否存在某些特定圖像、字符等。

       此外，基於深度學習算法的圖像處理還可以體現在多個具體方麵，比如圖像去霧、圖像去模糊、圖像增強等。

       深度學習更善於解決複雜外觀表麵及缺陷。比如旋轉時掃查零件表麵的突出特征如劃痕、凹痕等，深度學習在定位、識別、分類等各項細分功能中對於圖像處理有一個好處以及相對於傳統機器視覺的不同之處，即它擁有在概念基礎上對零件外觀進行概念化和概括的能力。

傳統機器視覺與深度學習

       在傳統機器視覺和深度學習算法之間進行對比對比和選擇。一方麵，相較於傳統機器視覺解決方案，深度學習的一個明顯優勢是高效壓縮視覺機器開發的時間，目前深度學習算法在醫療、生命科學、食品等行業領域上都有一定較大程度的應用發展。深度學習算法實現視覺專業應用程序難題轉化為非視覺專家能夠解決的問題。這樣一來，使得機器視覺係統更簡單易用。同時，計算機及相機檢測也更為精準。目前深度學習算法在醫療、食品、領域上都有一定程度的應用發展。另一方麵，機器視覺與深度學習也要根據其應用程序類型、處理的數據量、處理能力進行選擇。在許多應用中，雖然深度學習並不是實質真正的解決方案，傳統的機器視覺係統雖也有在測量上執行更精確對齊，然而深度學習算法卻在基本規則的方法上作了更多的補充。

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