當(dāng)一個很小的缺陷會影響到整個制造的生產(chǎn)效率和利潤時，一切細(xì)節(jié)都變得至關(guān)重要。工業(yè)缺陷檢測在現(xiàn)代制造業(yè)非常重要，產(chǎn)品表面微小的劃痕和凹坑等瑕疵就可能會釀成重大的事故。比如手機(jī)電池的極耳焊接毛刺過大，刺穿絕緣膠帶和隔膜，從而造成極片的短路，導(dǎo)致電池自燃的重大安全事故等等。

目前，仍有80%以上的工業(yè)缺陷檢測依賴于人工肉眼檢測，然而傳統(tǒng)的人眼檢測方法存在效率低、分辨力差，以及數(shù)據(jù)不可追溯，人為誤差較大等問題，可以說，傳統(tǒng)的人工檢測方式已經(jīng)不能滿足高效的智能制造生產(chǎn)需求， 不能滿足高精度的產(chǎn)品質(zhì)量目標(biāo)，不能自動化生產(chǎn)線每秒成千上萬個元素的質(zhì)檢工作。

于是，虛數(shù)科技推出的應(yīng)用機(jī)器視覺檢測技術(shù)的工業(yè)缺陷檢測方案，借助機(jī)器視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，以先進(jìn)技術(shù)迎接電子、新能汽車等各制造行業(yè)的迅速發(fā)展。應(yīng)用機(jī)器視覺檢測技術(shù)的工業(yè)缺陷檢測方案面向智能手機(jī)行業(yè)、電腦行業(yè)甚至周邊的充電寶行業(yè)的外殼質(zhì)量檢測，采用了深度學(xué)習(xí)算法的DLIA工業(yè)缺陷檢測軟件，能快速訓(xùn)練缺陷樣本，僅僅10~20張缺陷樣本，幾分鐘或十幾分鐘即可完成需求產(chǎn)品的缺陷標(biāo)注，投入使用，可以完美地解決了傳統(tǒng)人工肉眼檢測帶來的各類問題。

機(jī)器視覺是人工智能與制造業(yè)相結(jié)合的領(lǐng)域，《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》在智能制造與機(jī)器人技術(shù)、高端新材料、智能汽車、高端醫(yī)療裝備、農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備等機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域均進(jìn)行了積極指引，“十四五”規(guī)劃提出要提升制造業(yè)的核心競爭力，發(fā)展壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，對于機(jī)器視覺行業(yè)是政策利好。

在國家大力支持的背景下，國內(nèi)各省市依托本地產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢和資源優(yōu)勢，相繼出臺了一系列相關(guān)政策，多個省市對機(jī)器視覺行業(yè)采取了推動政策，其中浙江、山東、上海等地出臺的智能工廠、智能制造、人工智能、機(jī)器人等領(lǐng)域相關(guān)政策，以支持工業(yè)機(jī)器視覺為核心的機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)全面發(fā)展。在政策的刺激下，國內(nèi)工業(yè)機(jī)器視覺行業(yè)、市場呈現(xiàn)出愈加積極的發(fā)展態(tài)勢。