La vision industrielle a longtemps reposé sur des méthodes classiques, fiables et explicables, efficaces pour des tâches comme la mesure dimensionnelle, mais limitées face à des environnements complexes. Le deep learning a élargi les possibilités en détectant des défauts subtils et en apprenant des caractéristiques impossibles à formaliser.

Le contrôle qualité par vision industrielle offre des avantages considérables : détection précise des défauts, augmentation de la productivité et amélioration globale de la qualité des produits.