A solução desenvolvida baseia-se na análise em tempo real de vários tipos de defeitos simultaneamente, com a consequente redução de custos, e pode ser implementada em diferentes materiais planos.

Utilizando técnicas de deep learning (por exemplo, redes neurais convolucionais), é possível tratar a imagem de forma holística e aprender automaticamente as características mais eficazes para caracterizar os defeitos, sem necessidade de pré-especificação.

Isto representa um avanço importante em relação às soluções existentes até ao momento, que consistem numa análise separada de diferentes tipos de defeitos e específica para cada material.