視覺檢測的深度學習一直處于顛覆性技術的前沿。如果您涉足視覺檢測行業，您可能已經看到了該軟件如何與深度學習算法相集成以及如何快速產生結果。這些系統可以運行數千個排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺檢查中具有100%的準確性。 　　深度學習將對傳統的圖像分析方法產生深遠的影響。這不僅將改變我們生產的產品，還將改變我們與客戶互動的方式。深度學習將在解決傳統視覺檢測無法解決的應用程序中發揮重要作用。在冷凍干燥的小瓶中檢測疫苗時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統的檢測過程非常具有挑戰性，因為在某些情況下，可能是粒子看起來與裂縫非常相似，而深度學習有助于區分這種細微的差異。 

視覺檢測提高不可見光成像的效率  

盡管深度學習可能是從圖像中收集信息的方法，但這并不是單一的選擇。短波紅外相機和照明的進步提高了不可見成像的效率。在這些更高波長的環境中，您可以實現更多應用，例如發現飛機機翼復合材料內部的缺陷。我們現在將高功率SWIRLED引入高速視覺檢查應用市場。對高光譜成像的需求不斷增長。當您在大范圍內觀察數百個光譜條以檢測物體之間的細微差異時，您需要一個寬帶光源。這將使我們減少使用LED的數量，并創建模擬鹵素燈光源的寬帶。