上一章介绍了基于传统算法的缺陷检测，但是实际工业制造的流程复杂多变，可能会造成很多未知的缺陷，并且缺陷的种类会越来越多，这个时候就需要利用机器学习这个强大的工具进行分类和学习，进而适应和检测更多类别的缺陷。

本章通过纸箱的正反放置检测和太阳能电池片的缺陷检测两个案例，介绍灵闪机器学习的应用。