在工业304厚壁不锈钢管产品质量检测过程中，传统的人工质量检测存在检测速度慢、效率低、成本高和标注不一致等问题。因此，传统的瑕疵检测方法被机器视觉检测方法所替代，虽然机器视觉检测方法相比人工检测方法在多个性能方面均有提升，但面对海量的304厚壁不锈钢管瑕疵检测需求，仍然难以满足日益提升的对精度和实时性的要求。深度学习技术拥有自动和高效的特征提取能力，突出的抽象和表达能力被大量的应用于机器视觉方法，用于提升检测和分类的性能。

深度学习结合机器视觉技术用于工业304厚壁不锈钢管瑕疵检测中，虽然大大提高了瑕疵检测的准确度和效率，但是工厂内生产环境较为复杂，304厚壁不锈钢管的各个零部件生产工艺各有不同，304厚壁不锈钢管表面瑕疵的特征和种类也不相同。因此目前针对工业304厚壁不锈钢管的表面瑕疵检测没有通用的检测算法，需要根据具体的304厚壁不锈钢管产品进行具体情况分析、设计相对检测精度较高、效率较高的图像采集和检测方案。更重要的是，针对工厂内大产量的304厚壁不锈钢管瑕疵检测，应该做到检测精度和速度的平衡，算法设计只考虑检测精度，可能会大大降低检测速度，影响工业生产的速度。因此，提升检测速度，但相对不会降低检测精度的算法对于实际工厂304厚壁不锈钢管生产更为重要，也更容易应用到各种移动的嵌入式设备中，扩大瑕疵检测的使用范围和实时性，增加应用场景。

面对不同的生产场景和生产工艺，对待检测产品进行性质分析并设计相应的图像采集和算法处理方案，是工业304厚壁不锈钢管瑕疵检测的主流趋势。将深度学习技术应用于目标检测、工业瑕疵检测来提升机器视觉技术的性能也是工业生产中机器视觉的发展趋势之一。