随着人工智能的更多应用落地，深度学习成为机器视觉检测的热门发展趋势，深度学习是机器学习的一个领域，它使计算机能够通过卷积***网络等体系结构进行训练和学习。它通过处理数据和创建用于决策的模式来模仿人类大脑的工作方式。一些机器视觉检测软件公司已经在其产品中部署了该技术，深度学习技术发展在2018年得到突出体现。深度学习代表了机器视觉检测领域的一个新的增长领域。未来几年深度学习技术将会继续发挥重要作用。机器视觉检测技术对自动化行业的重要性机器视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。

工业自动化的真正实现，需要高度智能化的工业机器人去替代人类的一部分工作，而显然，如果想让机器人去很好的替代人类工作的话，首先要做的就是让它们得能“看”到才行，不仅如此，在日常生活中我们所用到的很多智能化的东西也是需要去看的，包括智能无人机和智能吸尘器。雅视自主研发钕铁硼自动检测设备后，在钕铁硼行业引起一份不小的震动，不论是品牌知名度还是技术实力，雅视自动设备都成了各企业检测环节首i选，目前已有多家钕铁硼企业使用。

当然工业机器人也不例外，当工业机器人具备观察事情的能力时，才能够很好的对事情判断，从而做到智能化的灵活自行解决一些问题，而且在工业4.0的大势力下，智能制造对工业机器人的要求也越来越高，传统的通过编程来执行某一特定动作的机器人，将不再能满足制造业向前发展的需求。如今的计算机在视觉辨认上可以做到各种各样的事情，从辨认网络上的猫到在许多的照片中辨认特定的面孔。

机器视觉检测与人工检测的优势对比

1、客观性：人工检测难免出现疲劳，同时有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随检测人员心情的好坏产生变化；而机器没有喜怒哀乐，它所带来的检测的结果自然更加客观可靠。

2、重复性：机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦；与此相反，人工长期重复性检测肯定会产生疲劳，同时每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。