在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，尤其是涉及到生產(chǎn)管理追溯的問題，我們就繞不開工業(yè)識別視覺檢測系統(tǒng)，通過對前置的賦碼讀取等方式，我們可以輕松的了解每一件原料，甚至每一個產(chǎn)品的“前世今生”，通過這樣的方式，我們可以完善整個生產(chǎn)線的閉環(huán)生態(tài)管理，全程透明化的生產(chǎn)模式，不僅可以讓生產(chǎn)管理更加方便，更是可以提升市場的信賴感。

將深度學(xué)習(xí)模塊引入工業(yè)識別視覺檢測系統(tǒng)，不僅可以讓DLIA視覺識別平臺快速、敏捷、自動地識別出待測產(chǎn)品的諸多缺陷，如產(chǎn)品工藝缺陷、產(chǎn)品LOGO、銘牌漏裝、外觀整潔度等問題。更重要的是，該視覺識別平臺能夠?qū)Ψ菢?biāo)準(zhǔn)變化因素有良好的適應(yīng)性，即便檢測內(nèi)容和環(huán)境發(fā)生變化，DLIA工業(yè)識別視覺檢測系統(tǒng)也能很快地予以適應(yīng)，省去冗長新特征識別、驗(yàn)證時間。同時這一方案也能有效地提高檢測的魯棒性，令識別率高達(dá) 99.81%，克服了傳統(tǒng)視覺檢測過于依賴圖像質(zhì)量的問題。

從當(dāng)前行業(yè)的大的形勢來看，未來一定是智能前端，也就是說設(shè)備要具有人工智能分析的能力，而另外一方面市場更加傾向于軟硬件一站式解決方案，其中的優(yōu)勢更在于軟件系統(tǒng)具有的優(yōu)勢不容易被超越，其次對于一些創(chuàng)新型視覺品牌來說，數(shù)據(jù)將是未來集中的焦點(diǎn)，應(yīng)用場景更是重中之重。

最后，DLIA缺陷檢測目前在視覺識別領(lǐng)域已經(jīng)取得一定的效果，但是在實(shí)際應(yīng)用中，市場上的很多算法的演算是我們無法預(yù)測的，正如手機(jī)由繁至簡變化為觸屏手機(jī)，而觸屏手機(jī)又由簡至繁，但是未來的工業(yè)識別視覺檢測系統(tǒng)將會以集成機(jī)器作為主要的發(fā)展方向，這個發(fā)展方向是百分百確定的。