康耐視深度學習的設計能夠區分真正的缺陷與可接受的塗裝異常，因此可解決這些複雜的檢測類型。缺陷探測工具以種類廣泛的玻璃藥瓶、各種不同角度來進行訓練，完整學習正常組件的變化，包括可接受的塗裝缺陷範圍。接著，對藥瓶進行掃描，分析並標示可接受範圍之外的任何特徵，同時減少由塗裝缺陷造成的誤報情況。