如果把机器视觉比作一个个体，那么深度学习便成为这一个体中重要的器官之一，许多功能的存在直接来源且依赖于它。

       直观点来说，深度学习算法成功运用于计算机视觉的实例如人脸识别、图像问答、物体检测与跟踪等。

       人工检测在早期的工业质检中占有一定 的优势，但随着生产科技的不端更新进步，制造环节对于检验水平的要求也越来越高，显然人工检查已无法满足，检测程度越来越复杂化和精密化使得机器视觉迫切需要被应用其中来承担、平衡生产的强度及压力。

       一台机器视觉设备通常可以包含多种配置及多种原理、算法，这主要还是取决与对设备功能的需求及结构设计的复杂程度。而其中，运用深度学习算法不仅代替人力实现日常检测，还拥有计算机系统的强悍的性能速度，这在很大程度上加快了整体生产进程。就进一步分析而言，深度学习算法为图像的分析处理进一步概念化、全面化。

       相较于传统的图像处理，深度学习具有自学算法模式，可根据标记的现有对图像对其好坏进行判断。一般而言，通过算法产生的数据集几乎含括每个缺陷类型100个以上图像，利用网络建立对应模型，从而实现对所输入图像的对象进行识别和分类。简单举例，现代的食品制造公司所采用的视觉检测设备通常有深度学习算法，这一功能便能直接辅助检测包装上是否存在某些特定图像、字符等。

       此外，基于深度学习算法的图像处理还可以体现在多个具体方面，比如图像去雾、图像去模糊、图像增强等。

       深度学习更善于解决复杂外观表面及缺陷。比如旋转时扫查零件表面的突出特征如划痕、凹痕等，深度学习在定位、识别、分类等各项细分功能中对于图像处理有一个好处以及相对于传统机器视觉的不同之处，即它拥有在概念基础上对零件外观进行概念化和概括的能力。

传统机器视觉与深度学习

       在传统机器视觉和深度学习算法之间进行对比对比和选择。一方面，相较于传统机器视觉解决方案，深度学习的一个明显优势是高效压缩视觉机器开发的时间，目前深度学习算法在医疗、生命科学、食品等行业领域上都有一定较大程度的应用发展。深度学习算法实现视觉专业应用程序难题转化为非视觉专家能够解决的问题。这样一来，使得机器视觉系统更简单易用。同时，计算机及相机检测也更为精准。目前深度学习算法在医疗、食品、领域上都有一定程度的应用发展。另一方面，机器视觉与深度学习也要根据其应用程序类型、处理的数据量、处理能力进行选择。在许多应用中，虽然深度学习并不是实质真正的解决方案，传统的机器视觉系统虽也有在测量上执行更精确对齐，然而深度学习算法却在基本规则的方法上作了更多的补充。

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