在工業生產中，物體表面的疵點檢測是必不可少的環節。傳統的疵點檢測方法需要大量的人力投入和時間，費用極高，而且誤判率較高。近年來，深度學習技術的發展，使得疵點檢測變得更加高效和準確。

Python作為一種常用的編程語言，也能夠應用在疵點檢測方面。主要的深度學習框架包括Tensorflow和PyTorch兩種，而且這兩種框架都可以使用Python進行開發。

import tensorflow as tf
import os
model_dir = "model/"
model_name = "defect_detection.h5"
model_path = os.path.join(model_dir, model_name)
model = tf.keras.models.load_model(model_path)

上述代碼使用Tensorflow作為深度學習框架，載入已經訓練好的疵點檢測模型。通過使用model.predict(img)方法，可以對輸入的圖像進行疵點檢測。

總之，Python作為一種易學易用的編程語言，有助于開發高效、準確的疵點檢測程序。