视觉检测电控系统中的智能识别技术是指利用机器视觉和计算机视觉技术，通过对图像进行精准、高效的分析和识别，实现自动化检测和识别的技术。该技术涉及到多个领域，包括图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等。

智能识别技术可以根据不同的应用场景，从复杂的图像中提取出有用的信息，并进行准确的分类、识别和分析。具体而言，该技术首先需要对图像进行预处理，包括图像去噪、增强和分割等操作，以提高后续处理的准确性和鲁棒性。然后，利用深度学习模型对图像进行特征提取和表示学习，通过训练大规模的图像数据集，系统可以学习到丰富的特征表达，从而能够更好地区分不同的目标和场景。

在智能识别技术中，深度学习模型是核心和关键。通过对大量数据的训练和学习，深度学习模型能够自动地提取出图像中的特征和模式，从而实现自动化的分类、识别和分析。同时，深度学习模型还具有较强的自适应能力和鲁棒性，能够处理复杂的场景和变化的环境，不断提高识别的准确性和效率。

智能识别技术在各个领域中得到了广泛应用，不仅在工业制造、生物制药、纺织品及包装等行业得到了广泛应用，还在人脸识别、目标检测、视频监控、智能交通等领域得到了广泛应用。与传统的视觉检测方法相比，智能识别技术具有许多优势，能够实现大规模数据的处理和高效率的图像分析和识别，同时具有较高的准确性和鲁棒性，能够处理复杂的场景和变化的环境。随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，智能识别技术将会在更多的应用场景中发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和价值。