在相同的光源條件下，Cognex Deep Learning 可迅速識別孔隙，而其他方法卻還在設法檢測。工程師可用一組代表「合格」與「不合格」的汽缸圖像，利用遮罩篩檢程式調整興趣區，消除軸中鏤空的明亮圓平面，在數分鐘內完成訓練軟體。技術人員可在監視模式下使用康耐視深度學習缺陷檢測工具，對標記為「不合格」的圖像中的氣孔進行注釋，並調整參數，包括特徵尺寸，比例，寬高比和剪切模量，以確保所創建的參考模型充分考量所有外觀變化。描述正常汽缸的「合格」圖像可協助軟體學會可容許何種類別的些微鑄造異常與變化。工程師能重新訓練系統，調整參數並增加其他圖像，直到模型能歸納出正常的汽缸外觀並辨識出異常情形為止。在執行期間，基於深度學習的軟體可在毫秒內檢測每個圖像，將帶有孔隙的特徵描繪為缺陷，並將其他特徵視為正常。