MCF41A0450-5A3-4-00 這不僅是一個滿足對飛機所有零部件生產要求和規格的問題，而且是一個在事后發現缺陷時代價高昂的延遲問題。
據波音公司稱，在2.6萬億美元的航空服務市場中，70%的份額用于質量和維護。考慮到僅2016年美國的機械問題就估計耗資超過5億美元，這應該不足為奇。此外，航班延誤(許多乘客滯留)約有三分之一與維修有關。
視覺檢測技術與DL相結合，可以將組件與規格進行比較，發現生產過程中的缺陷。除此之外，制造商還應滿足定期維護要求，以確保乘客安全，并遵循政府的指導方針。這些技術可以識別以下缺陷和問題:
腐蝕-計算機視覺系統可以在更短的時間內對各個部件進行檢查，并返回更徹底的檢查結果。
發動機內部部件的磨損-對發動機內部部件進行遠程目視檢查，以確保有效和安全的運行。
鋁板厚度(通過三維測量)-厚度計可以提供高精度，無損讀數對大型和復雜的鋁板;并將收集到的數據上傳到您的系統進行進一步的分析。
自動車輪檢查-接收有關飛機車輪疲勞裂紋的即時數據。通過使用由計算機視覺驅動的系統，操作人員不必浪費時間在冗長的檢查上，可以專注于手頭的其他工作。
葉片在制造或修理后的檢查-計算機射線照相和數字射線照相可用于檢查葉片的關鍵缺陷。因此，無需使用數字格式的化學品，就可以快速獲得圖像。后者可以進一步進行失效分析，并帶來精確的三維測量。
2.汽車行業
安全問題讓OEM和一級供應商夜不能寐。這是乘客的風險/死亡問題，也是公司聲譽的問題。最近，豐田同意支付13億美元的和解金，原因是一項缺陷導致汽車加速，即使司機試圖減速。美國有6人死于這種缺陷。
利用視覺檢查、人工智能和深度學習的認知能力，原始設備制造商可以更準確地分析和識別質量問題，甚至在問題發生之前就解決它們。隨著時間的推移，當他們熟悉更多類型的缺陷時，這些可視化的洞察和分析可以確定缺陷的嚴重程度。
一家領先的汽車制造商采用智能光學檢測解決方案來檢測金屬表面的劃痕和凹痕缺陷。對于人類檢查員來說，在光亮的表面上發現這樣的缺陷是極其困難的。傳統的機器檢查也沒有什么幫助，因為系統不能捕獲不可預測的凹痕或劃痕缺陷。另一個問題是，該系統必須由人類員工進行培訓，提供有缺陷部件的圖像，它分辨哪些部件是可以接受的，哪些部件是不可接受的。然而，公司一開始就有一個相當低的缺陷率，它花費了他們大量的時間和精力來收集一個小的可視化數據集來表示足夠的缺陷變化。最終，他們選擇了一個更“智能”的系統，并很快意識到采用后的好處如下:
降低66%的檢驗成本
假陽性率降低33%
假陰性率維持在1%以下
3.計算機設備制造業
自動光學檢測(AOI)曾經是制造業計算機設備的自然選擇，特別是由于對小型電路板設計的需求正在增長，而且在某些情況下，缺陷可能被證明是高度有害的。
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