隨著自動(dòng)化技術(shù)與AI智能技術(shù)的快速發(fā)展，在工業(yè)生產(chǎn)中很多需要人工操作的環(huán)節(jié)逐漸轉(zhuǎn)由機(jī)器完成，工業(yè)生產(chǎn)也由自動(dòng)化轉(zhuǎn)向智能化，將越來越多的工人們從枯燥乏味的工作中解放出來。產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)是工業(yè)生產(chǎn)中的重要環(huán)節(jié)，是產(chǎn)品質(zhì)量把控的關(guān)鍵步驟，工業(yè)復(fù)雜場景缺陷檢測(cè)更是重中之重。DLIA工業(yè)缺陷檢測(cè)借助復(fù)雜場景缺陷檢測(cè)技術(shù)有效的提高了生產(chǎn)質(zhì)量和制造效率。

DLIA是視覺感知領(lǐng)域中的“黑馬”，它的應(yīng)用使機(jī)器視覺在很多場景下超越現(xiàn)有解決方案，并能夠勝任更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中，機(jī)器視覺系統(tǒng)要完成任務(wù)必須對(duì)工業(yè)相機(jī)等硬件設(shè)備生成的待檢測(cè)產(chǎn)品的圖像進(jìn)行分類，在深度學(xué)習(xí)還未在工業(yè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用前，這一環(huán)節(jié)通常是由工程師編寫相應(yīng)算法提取圖像特征來實(shí)現(xiàn)。

而DLIA作為一種基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺檢測(cè)軟件，在工業(yè)視覺領(lǐng)域具有廣泛的受眾，面對(duì)一些具有復(fù)雜特征的產(chǎn)品圖像檢測(cè)，如缺陷種類多、類別多樣、大小不一等，傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)愛莫能助，但DLIA卻可以一展身手。工業(yè)自動(dòng)化水平的要求正在不斷提高，當(dāng)下隨機(jī)性強(qiáng)、特征復(fù)雜的工業(yè)檢測(cè)任務(wù)讓傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)無所適從。

我國制造業(yè)不斷發(fā)展壯大，各大生產(chǎn)企業(yè)急需更智能、準(zhǔn)確和可重復(fù)的視覺檢測(cè)系統(tǒng)。需求的驅(qū)動(dòng)以及準(zhǔn)確度高、應(yīng)用場景廣泛等優(yōu)勢(shì)加持，可以預(yù)見，在醫(yī)療、食品、半導(dǎo)體等行業(yè)，深度學(xué)習(xí)算法都將有光明的應(yīng)用前景。但是我們需要注意的是，我們的主體應(yīng)該是視覺檢測(cè)，深度學(xué)習(xí)有著眾多優(yōu)勢(shì)，但傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺算法的并沒有沒落，在不同應(yīng)用領(lǐng)域，傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)各有優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手才能更好的賦能工業(yè)制造的缺陷檢測(cè)。

如今，整個(gè)機(jī)器視覺市場處于蓬勃發(fā)展的階段，技術(shù)轉(zhuǎn)型升級(jí)作為虛數(shù)科技的企業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，創(chuàng)立以來一直注重在技術(shù)研發(fā)上的投入，伴隨著技術(shù)的完善以及專利數(shù)量的增加，虛數(shù)科技將不斷開拓新的應(yīng)用領(lǐng)域，為幫助制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效而不懈努力。