在工業304厚壁不銹鋼管產品質量檢測過程中，傳統的人工質量檢測存在檢測速度慢、效率低、成本高和標注不一致等問題。因此，傳統的瑕疵檢測方法被機器視覺檢測方法所替代，雖然機器視覺檢測方法相比人工檢測方法在多個性能方面均有提升，但面對海量的304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測需求，仍然難以滿足日益提升的對精度和實時性的要求。深度學習技術擁有自動和高效的特征提取能力，突出的抽象和表達能力被大量的應用于機器視覺方法，用于提升檢測和分類的性能。

深度學習結合機器視覺技術用于工業304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測中，雖然大大提高了瑕疵檢測的準確度和效率，但是工廠內生產環境較為復雜，304厚壁不銹鋼管的各個零部件生產工藝各有不同，304厚壁不銹鋼管表面瑕疵的特征和種類也不相同。因此目前針對工業304厚壁不銹鋼管的表面瑕疵檢測沒有通用的檢測算法，需要根據具體的304厚壁不銹鋼管產品進行具體情況分析、設計相對檢測精度較高、效率較高的圖像采集和檢測方案。更重要的是，針對工廠內大產量的304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測，應該做到檢測精度和速度的平衡，算法設計只考慮檢測精度，可能會大大降低檢測速度，影響工業生產的速度。因此，提升檢測速度，但相對不會降低檢測精度的算法對于實際工廠304厚壁不銹鋼管生產更為重要，也更容易應用到各種移動的嵌入式設備中，擴大瑕疵檢測的使用范圍和實時性，增加應用場景。

面對不同的生產場景和生產工藝，對待檢測產品進行性質分析并設計相應的圖像采集和算法處理方案，是工業304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測的主流趨勢。將深度學習技術應用于目標檢測、工業瑕疵檢測來提升機器視覺技術的性能也是工業生產中機器視覺的發展趨勢之一。