机器学习在缺陷检测中的应用已经逐渐改变了传统的检测方式，主要体现在以下几个方面：

1. 自动化和智能化：机器学习技术可以自动化地处理和分析大量的数据，通过智能化的分析和预测，提前预警潜在的缺陷和故障，提高了生产过程的可靠性和安全性。这大大减少了人工干预和误差，提高了检测的准确性和效率。
2. 高效性和实时性：机器学习算法能够快速地处理大量数据，实现实时缺陷检测，并在生产过程中及时反馈和处理问题，提高了生产效率。同时，通过不断学习和优化，机器学习技术还可以进一步提高检测的准确性和效率。
3. 定制化和灵活性：机器学习技术可以根据不同的缺陷类型和检测需求，定制不同的算法模型，实现更加灵活和准确的缺陷检测。同时，机器学习技术还可以根据不同的应用场景和数据特点，进行模型的优化和调整，以满足不同场景的需求。
4. 预测性和维护性：通过机器学习技术对设备运行数据的分析，可以预测设备的潜在故障和缺陷，提前进行维护和修复，减少设备故障和生产损失。同时，机器学习技术还可以通过对设备的智能维护和优化，进一步降低维护成本和提高设备使用寿命。

综上所述，机器学习在缺陷检测中的应用已经逐渐改变了传统的检测方式，实现了更加自动化、高效性、定制化、灵活性和预测性的缺陷检测。这有助于提高产品质量、生产效率和维护成本等方面，为企业的发展提供了有力支持。