深度融合的深度学习和机器视觉，能为表面瑕疵检测带来多少改变？

随着技术的发展，深度学习与机器视觉正在以前所未有的速度融合，并在各种领域内展现出其强大的能力。尤其在表面瑕疵检测方面，这种深度融合带来的变革尤为显著。

传统机器视觉依赖于编程设计的特征提取方法，无法充分捕捉到瑕疵的复杂多样性和细微差异，在效率及准确性上都存在局限性。而深度融合的深度学习算法能够自动学习并提取高维、抽象的特征表示，显著提升了对微小瑕疵、复杂纹理和变化多端缺陷的识别能力，检测精度远超以往。

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