Die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung ist perfekt dazu geeignet, beste Ergebnisse bei der quantitativen Messung einer strukturierten Szene zu erzeugen. Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Genauigkeit sind dabei den menschlichen Fähigkeiten weit überlegen.

Im Gegensatz dazu ist der Mensch qualifiziert, um zwischen leichten Fehlern im Aussehen und Funktionsfehlern zu unterscheiden. Weiterhin kann er bei Änderungen im Erscheinungsbild des Teils selbst einschätzen, ob sich diese auf die gewünschte Qualität auswirken. Im Gegensatz zu festen Prüfalgorithmen ist der Mensch unübertroffen darin, am Beispiel oder einer Vorgabe zu lernen und bei geringfügigen Abweichungen abzuschätzen, was wirklich wichtig ist.

Deep-Learning-Technologien nutzen neuronale Netze, welche die menschliche Intelligenz adaptiert um zischen Anomalien, Formen und Zeichen zu unterscheiden, während sie natürliche Abweichungen toleriert. Dadurch vereint Deep Learning die Flexibilität der Prüfung durch einen Menschen mit der Performance eines computerbasierten Systems.