机器视觉的工作过程离不开深度学习，深度学习是机器视觉研究中的一个新领域，它的核心在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解析数据，例如文本、声音和图像，深度学习的概念源于人工智能神经网络的研究。

深度学习大致的工作流程可概括为标注、训练和推理。首先，人工收集和采集图像，标注特征，形成数据;然后，将这些数据提交给计算机，让计算机进行训练，生成网络进行评估，如果该网络的性能符合要求，就可以上线，实现检测。网络在上线之后，会产生大量的数据，同时这些数据可以变成新的样本，通过加入数据迭代优化的方法，让网络和检测系统越来越好。

建立一个高质量的训练数据集是深度学习过程中的关键。对于成功部署深度学习解决方案，高质量训练数据集至关重要，边缘情况或者标记不当的数据集会使网络混乱，而标记良好、内部一致的数据集的效果会更佳，训练图像必须在其所代表的类别中具备典型，训练图像样式必须尽量贴近系统部署时会遇到的图像。

深度学习对于机器视觉的应用大致可以分成三种，一是分类，即可以将产品分为合格和不合格，这是深度学习******的一个应用;二是定位，即帮助使用者定位物体的位置和数量;三是分割，即可以找到缺陷的轮廓，基于缺陷的轮廓和大小，对产品进行更精细的判别。

相对于传统机器学习，深度学习对于机器视觉的作用更显著。在应对无规律图像方面，深度学习机器视觉解决方案，即使图像复杂，通过深度学习算法，软件可以自动学习瑕疵的特征，使得无规律图像的分析变得可能;而传统机器视觉解决方案，当图像不规则、无规律时，缺陷的特征很难通过手动设定，无法分析图像。

在精确度方面，深度学习机器视觉解决方案，可通过深度学习算法和制造业特有的数据提高检测的精确度;传统机器视觉解决方案，如果缺陷部分和之前设定好的缺陷有轻微的出入，传统视觉都无法检测出这样的缺陷，导致检测的精确度低。

虽然深度学习具有多方面的优势，但是也并不是所有任务都适用。深度学习可以为强主观性或定性问题提供很方便的解决方法，主观性问题或由多种条件复杂的相互作用而得出答案的问题是较为理想的应用。但是，深度学习并不是对所有任务都有益，许多基本的检验任务适合通过传统机器视觉技术来完成，比如存在或缺少可清晰界定的特征、测量和对位。

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