工業(yè)4.0的基礎(chǔ)是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和集成化。與此相應(yīng)的是，工業(yè)4.0時代的智能制造，將在原有自動化技術(shù)和架構(gòu)下，實現(xiàn)集中式控制向分散式增強型控制的基本模式轉(zhuǎn)變，讓設(shè)備從傳感器到因特網(wǎng)的通訊能夠無縫對接，從而建立一個高度靈活的、個性化和數(shù)字化、融合了產(chǎn)品與服務(wù)的生產(chǎn)模式。

在這種模式下，生產(chǎn)自動化技術(shù)可通過自我診斷、自我修正和各種功能軟件讓設(shè)備更加智能，以更好地輔助工人完成生產(chǎn)。因此要求智能設(shè)備的通訊功能和集成能力更強，而智能視覺檢測軟件則需具備更強大的分析處理及與企業(yè)其他軟件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享能力。

產(chǎn)品檢測是制造業(yè)質(zhì)量管理的一環(huán)，過去皆由現(xiàn)場作業(yè)員親力親為，然而人眼有其極限，檢測速度與正確率會隨著作業(yè)時間拉長降低，再加上產(chǎn)線速度越來越快、產(chǎn)品體積逐漸輕薄短小，后期機器視覺取代人眼成為產(chǎn)線檢測主流。而隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，讓機器視覺進一步加速發(fā)展，改善了設(shè)備能力的（如算力、內(nèi)存容量、能耗、圖像傳感器分辨率和光學(xué)器件），提升了視覺應(yīng)用的性能和成本效益，推進了智能制造建設(shè)，讓制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型走深向?qū)崱?/p>

在高速流轉(zhuǎn)的生產(chǎn)線中，視覺檢測的功能包括缺陷檢測、分類識別、測量定位等功能，而缺陷檢測是所有功能中最困難的部分，由于現(xiàn)場人員對瑕疵的認知不同，因此即便是已然自動化的機器視覺，仍會存在因系統(tǒng)設(shè)定或現(xiàn)場質(zhì)管人員不同，導(dǎo)致出貨產(chǎn)品質(zhì)量無法一致性的問題，而深度學(xué)習(xí)算法就是解決此一問題的“解藥”。

深度學(xué)習(xí)近年來在計算機視覺中的目標檢測、圖像分割、超分辨率和模型壓縮等任務(wù)上的卓越成績，充分證明了它的價值和潛力。然而深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍然有不少難題無法解決，如對數(shù)據(jù)的依賴性強、模型難以在不同領(lǐng)域之間直接遷移、深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性不強等，如何攻克這些難題將是下一階段的發(fā)展方向。為此，虛數(shù)科技將充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，加速深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)和DLIA工業(yè)缺陷檢測產(chǎn)品的自主研發(fā)，積極參與到智能視覺檢測產(chǎn)業(yè)新生態(tài)的構(gòu)建中，為智能視覺檢測貢獻全部力量。虛數(shù)科技相信，深度學(xué)習(xí)與視覺檢測的結(jié)合，必將大力推動智能制造的研究和應(yīng)用進展。