需要准备大量的基础数据，来为机器学习提供素材，良品的照片可能比较容易准备，而不良品的判断可以通过结合实物或者通过对良品的分析自主判断。和传统的计算机算法不同，机器学习本质上人类是无法清楚获悉机器学习的具体方式的，人类只是建立一个训练模型，提供素材，剩下的就让机器自行学习，人类在学习过程中根据结果情况对学习模型进行修改与调校。
三、普通的机测量解决方案：A、刀具测量1.直接在机床上进行刀具参数的测量2.刀具长度，刀具直径等3.自动将测量结果回馈到机床控制系统B、工件测量1.以加工机床为硬件载体2.以机床测头为触测工具3.以计量软件为监测手段：a.产生测量程序b.控制机床完成测量C.数据后续分析
C、刀具测量系统(对刀仪)功能：1.加工过程中，实时检测刀具磨损和破损(直径和长度)2.根据检测结果自动修正刀具参数激光对刀仪可测量刀具直径：0.006mm重复性 ：± 0.2 μm电源 ：24VDC激光防护等级 ：2 (IEC825)密封等级 IP68: EN60529主要用于各类铣床和加工中心1.模块化结构设计，高度可调，大面积触测区域2.触测力可调，适用于各类刀具测量3.专为恶劣的机床工作环境设计激光对刀仪应用领域 ：适用于各类加工中心1.更高的系统精度和稳定性2.用于精度要求更高的领域3.用于测量更小的刀具4.设计巧妙、操作方便
融合了网格技术和普适计算技术的普适化网格技术，将成为网络化建模研究应用关注的新焦点。
综上所述，从当前自动化热门技术发展趋势可以看到自动化创新可以用几个词来概括：集成、通讯、协同、节能、安全、标准与开放。随着也诞生了许多新的产品和理念。多少年来，新自动化都是推动制造业高速发展的直接力量，而这种力量，必然将会搭载着“创新”的源动力。
视觉检测在PCB板检测中的应用利用视觉系统对PCB裸板进行检测，检测板上的导线和元件的位置和间距错误、线路和元件的尺寸错误、元件形状错误、线路的通段、板上污损等。3. 视觉检测在零件检测中应用机器视觉检测可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。