在深度学习算法出来之前，对于视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。
早期的机器学习中，占优势的统计机器学习群体中，对特征是不大关心的。深度学习是机器学习技术的一个方面，由人工神经网络提供支持。深度学习技术的工作原理是教机器通过实例学习。通过为神经网络提供特定类型数据的标记示例，可以提取这些示例之间的共同模式，然后将其转换为数学方程。这有助于对未来的信息进行分类。通过视觉检测技术，深度学习算法的集成可以区分零件、异常和字符，在运行计算机化系统的同时模拟人类视觉检测。
那么，这到底是什么意思呢？举个例子。如果要为汽车制造创建视觉检测软件，你应该开发一种基于深度学习的算法，并使用必须检测的缺陷示例对其进行训练。有了足够的数据，神经网络最终会在没有任何额外指令的情况下检测缺陷。基于深度学习的视觉检测系统擅长检测性质复杂的缺陷。它们不仅可以解决复杂的曲面和外观缺陷，还可以概括和概念化复杂零件的曲面。
近年来，随着中美在科技领域的竞争越来越激烈，拥有自主知识产权的“新质生产力”越来越得到重视，工业级测量技术领域也迎来了新突破，一种无图先验纯视觉感知技术被创新应用在导管测量领域，此技术是一种基于纯视觉信息进行感知和理解的技术。它不依赖于任何先验知识或先验模型，仅通过对输入图像的分析和处理来获取对图像内容的理解。AMBTube-Q导管数字化测量系统可应对复杂的导管测量场景，满足导管生产制造企业对高精度测量（0.01mm）、高效检测、产品全检、异形管检测、非接触式检测、数据溯源、数字化管理等要求。
导管是现代航空、航天、汽车等行业中复杂机电产品的重要组成部分，在工业领域内应用广泛，被称为“工业血管”，尤其在航空发动机上更为显著。发动机上密布的管路主要分为燃料管、润滑油管路、作动器或控制阀管路、气管、点火器与传感器类电缆，负责将燃料、冷却剂、气体、控制信号等输送到指定部位或控制阀，其可靠性直接关系到整机的性能和寿命。保证弯管空间三维尺寸、接口尺寸与密封面精度非常关键，弯管的快速精确测量是保证其精确装配、无应力安装和有效密封的核心技术。
但是由于导管为了配合高集成度的装配，形态通常是形状直径各异、体型复杂、曲率多样，这样给管路测量带来了巨大挑战，而且现在的产品都是在朝着高集成度的精密制造发展，对零部件的精度要求越来越高，传统的测量技术已经越来越难满足现代化的生产需求。
在导管生产领域，传统测量技术主要存在以下局限性：
1、质检结果定性化、工装柔性化低；
传统的导管进行尺寸检测依赖于各类测量卡尺、量规，由于导管常存在不同的弯曲方向、弯曲弧线处取点不准确，导致质检人员不能准确测量弯管各向线性尺寸、弯曲角度、弯曲半径、首尾接口位置公差等关键尺寸与精度，测量费时费力。
采用检具测量则需要零件规格与检具一一对应，人工放件，手动测量，可测量点由检具决定，为匹配不同规格产品，需定制开发多类检具，造价不菲，同时需定期专人维护，占用存放空间大，很多工厂检具堆积如山，常规检具无具体检测数据输出，只能通过导管形状与检具的匹配度做定性判断，无具体偏差定量参数，同时检测通用性、柔性差。
2、串行生产，装配配套效率低；
在航发系统传统工业生产中，由于导管无数字化测量，装配前质检环节不能准确获知零件公差尺寸，只能依赖于适配式串行装配后，再暴露出导管的各类尺寸与精度等问题，需反复适配，即导管生产串行于发动机主装配流程中，各导管制造亦为串行关系，导致导管生产周期长，成为限制发动机产能提升的瓶颈环节。
现代化3D视觉测量技术现状及局限性：
1、技术现状；
2、局限性；
市面主流的视觉测量产品均有各自的特长与弊端，受制于各类国外核心配套硬件与软件价格限制，整套视觉系统成本高昂，一套3D视觉测量系统价格高达上百万，对于一般实体制造业价格不友好。因此，整合3D视觉测量技术与算法，降低硬件配置及软件国产化、自主可控才是助力智能制造与数字化生产的关键。
Tube-Q导管数字化测量系统怎么高效解决行业问题：
1、导管数字化测量系统介绍；
基于智能制造与数字化生产大背景下，在物联网机器视觉技术领域海同工业推出了自己的国产替代新技术—AMBTube-Q导管数字化测量系统，该测量系统主要基于视觉测量技术，该技术为海同工业自主研发，拥有完全自主知识产权，可应用于各类装配引导对位、质量检测、视觉防错、无序抓取上下料等生产环节。
AMBTube-Q导管数字化测量系统是基于“对象”的视觉识别，整合各类视觉测量技术优点，识别技术更加符合现代工业行业需求标准，具有更高识别率及更好的容错率和抗干扰特性，且具有强大的跨平台性和可移植性，极大提高处理上限。且拥有完全自主知识产权，不依赖任何第三方高配置硬件，软件自主开发，升级和安全问题自主可控。机器视觉技术，给机器赋予双眼--利用视觉系统，使用影像进行定位计算，通过修正算法，AI智能学习，利用可追溯性、调大校准、智能边缘增强和显示屏图案测量等来确定具体物件类别及外形尺寸，实现设备及工件的精确定位，甚至进行安全避障防护、精准检测等作业。在高精度要求的场景下，精度可达0.01mm,在视觉测量及视觉检测领域，也有广阔应用。
2、导管数字化测量系统可以满足哪些现代化导管生产需求；
AMBTube-Q3D导管数字化测量系统基于AMB3D视觉技术，专为导管测量而自主开发，适用于各类导管3D测量环节，与基于特征点的视觉测量相比有着绝对的技术优势，实现导管类的3D高精度与数字化测量，对各行业传统导管测量与生产的痛点迎刃而解，能有效解决导管测量所遇到的各种问题。
a、非接触式测量
以非接触测量的方式快速采集管件图像、获取管件形态，适合各种标准弯管、不规则弯管、弹性软管的精密测量。
b、高效检测
测量时只需将零件放置在测量单元中，导管无需定位夹持，仅需数秒即可完成测量。
c、高精度测量
在高精度要求的场景下，精度可达0.01mm。
d、数据溯源
无接触自动扫描、自动建模、自动比对、自动逆向生成实物2D图及输出偏差报告，检测数据与产品实时绑定、可追溯。
e、数字化管理
测量一键到位、数字化输出与显示。测量系统具有强大的特征和细节获取能力，在测量性能有效提升的同时，还可与工业机器人加工工位完全集成，实现高效率的自动化检测功能，将测量变得更简单。
f、产品全检
传统检测对于大批量生产管路，无法做到全检，且质量不可控，配套数字化测量系统，可对生产管件各工序、终检百分百全检，保证产品质量。
g、异型管检测
有效解决传统检测工具无法对多分支或异型管件进行检测的问题，可对管件端头扩口锥度与弧度、角度等关键尺寸能精确检测，满足质量检测精度要求；
Tube-Q3D导管数字化测量系统的其他应用：
1、管件逆向建模；
对于各类无图管件进行逆向建模，可针对装配取样、实物拆卸等非标管件，快速逆向建模，还原实物2D图，用于迭代加工制造。
2、弯管机调校与第三方检测报告；
产品规格更新或新规格产品上线过程中，需要根据实际材料、工艺等进行不定时调机，过程繁琐且无法量化，配套3D数字化测量系统，实时测量调校产品，依据测量数据计算调节参数，提高设备调校效率，同时在弯管机交付客户试产过程前，需提供弯管机性能报告，传统检测方法无法定量验证性能指标，需要第三方辅助，配套测量系统，则可直接得出性能参数，生成检测报告。
3、管件批量自动化柔性生产；
在导管自动化并行生产线上，通过3D数字化测量实时获取导管各工序测量数据，通过虚拟计算确定导管各工序余量及加工值，匹配数控弯管机对弯管角度自动矫正、激光切割机床对余量自动化切割、利用自动打磨机器人进行柔性化、定量打磨，同时应用自动化焊接、焊缝自动化检测与辨识等技术，进行焊接、焊缝检测等导管制造工作，下线前进行最重数字化测量检测，将终检数据与导管一一绑定，实现导管的批量自动化柔性生产。
AMBTube-Q3D导管数字化测量系统5点主要技术优势：
1、无需定位夹持，放置即可扫描，简单高效；
测量系统配置工件放置平台，人工或机器人将测量工件放置于测量台上，自动识别并调取测量工件程序，自动扫描测量，无需靠经验进行操作；
2、高精度识别；
通过3D视觉系统精确识别特定预设对象，识别精度可以达到0.01mm。这一精度远超传统标靶或特征点视觉测量技术，极大地提高了生产的准确性和效率；
3.环境实用性强、稳定性好；
区别于传统坐标测量设备，适应工厂自热环境，不需建立恒温恒湿测量间，同时有效避震、抗周边光线干扰，采用纯蓝光和同步追踪光学技术，扫描速率高达1,900,000次测量/秒，精度不受机器人、导轨等因素影响。
4.无极扩展，兼容不同产品；
依据不同工件可自动建立测量系统，无需二次开发，参数化输入与更改，兼容各类规格产品的测量；
5.检测数据、检测报告与2D图纸自动生成、数据自动传输及MES交互；
测量数据自动逆向建模、自动生成2D图纸与比对报告，所有测量数据自动保存数据，方便后期溯源和分析，保证生产的可追溯性，有利于企业进行精细化管理。
海同工业耕耘于数字化制造与生产领域多年，助力弯管工业智能制造与数字化生产，为生产赋能。目前，海同工业AMBTube-Q3D导管数字化测量系统基于稳定的测量精度、极高的投资性价比，已成功应用于各类汽车弯管生产、航空弯管制造以及各类弯管零部件厂家。接下来，企业还将积极推进AMBTube-Q3D导管数字化测量系统在航空航天、汽车、自动化等生产中应用，提供系统性、客制化、一站式管路解决方案与服务，替代进口，响应“新质化生产力”号召，为中国工业发展贡献力量。
丨海同工业
广州海同工业技术有限公司是国内领先的集研发、设计、制造、营销为一体的高端智能装备高新企业。历年来被认定为广东省高新技术企业、广东省智能人机交互外骨骼工程技术研究中心、广东省机器人骨干（培育）企业、广东省专精特新企业、广州市级研究开发机构等。专注于利用机械与智能赋能产业劳动工人，以流体动力技术为创新基础，在中高端智能装备细分市场采取差异化竞争战略，形成以“人体工程、仿形工艺、动作捕捉、动作识别、触觉交互、生命监测、模拟仿真”等“人机交互核心技术”，综合人体与机械的力量，减轻体能负担，放大体能输出，结合Intellidyne5G物联网平台，实时掌握劳动状况，促进高效生产。