近年來(lái)，傳統(tǒng)的算法對(duì)規(guī)則缺陷以及場(chǎng)景比較簡(jiǎn)單的場(chǎng)合，能夠很好工作，但是對(duì)特征不明顯的、形狀多樣、場(chǎng)景比較混亂的場(chǎng)合，則不再適用?；谏疃葘W(xué)習(xí)的識(shí)別算法被開發(fā)出來(lái)，更是隨著市場(chǎng)的運(yùn)用越發(fā)成熟，許多公司，例如虛數(shù)科技，把深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到工業(yè)場(chǎng)合中。

工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域是機(jī)器視覺(jué)缺陷無(wú)損檢測(cè)應(yīng)用中比重最大的領(lǐng)域，主要用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、產(chǎn)品分類、產(chǎn)品包裝等，如：零件裝配完整性檢測(cè)，裝配尺寸精度檢測(cè)，位置/角度測(cè)量，零件識(shí)別，PCB板檢測(cè)，印刷品檢測(cè)，瓶蓋檢測(cè)，玻璃，以及指紋、汽車牌照、人臉、條碼等識(shí)別。

無(wú)損檢測(cè)有很多種，包括圖像視覺(jué)檢測(cè)、X射線檢測(cè)、磁粉檢測(cè)、超聲波檢測(cè)等。雖然X射線檢測(cè)、磁粉檢測(cè)、超聲波檢測(cè)等具有檢測(cè)對(duì)象廣泛、較強(qiáng)的穿透力、檢測(cè)速度較快等優(yōu)點(diǎn)，但是使用這些技術(shù)的設(shè)備很昂貴，絕不是一個(gè)小廠能承擔(dān)得起的，而圖像視覺(jué)檢測(cè)，也就是機(jī)器視覺(jué)缺陷無(wú)損檢測(cè)的設(shè)備很便宜，單個(gè)設(shè)備加機(jī)器也不過(guò)是幾萬(wàn)到十幾萬(wàn)之間。

當(dāng)前，在我國(guó)許多企業(yè)中，一些設(shè)備的檢測(cè)還是采用手工為主，具有很大的弊端，檢測(cè)效率低下，勞動(dòng)強(qiáng)度較大，更不是無(wú)損檢測(cè)。因此，通過(guò)利用機(jī)器視覺(jué)缺陷無(wú)損檢測(cè)的方式，能夠有效的降低勞動(dòng)強(qiáng)度，提高檢測(cè)的精度和效率，減少人工質(zhì)檢的不穩(wěn)定性，符合小廠只需解決表面缺陷檢測(cè)的要求，機(jī)器視覺(jué)缺陷無(wú)損檢測(cè)技術(shù)針對(duì)的就是這些問(wèn)題，DLIA工業(yè)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)就是機(jī)器視覺(jué)缺陷無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的最佳配套系統(tǒng)。