本书针对缺陷样本稀少且样本搜集困难、缺陷检测算法模型多且检测成本高、缺陷类型繁多且检测场景复杂等问题提出了基于深度学习的技术解决方案，采用生成对抗网络、目标检测网络和迁移学习等最前沿的深度学习技术建立了完善的缺陷样本数据集，提高了缺陷检测的精度，并且对不同种类的缺陷检测快速地训练新模型。最后还介绍了一个多类型表面缺陷智能视觉检测Web在线系统。