深度學習是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能分支，它通過模擬人腦的工作方式來處理復雜的模式識別任務。在機器視覺應用中，深度學習模型可以自動從圖像或視頻數(shù)據(jù)中提取特征，進而進行分類、識別、定位等操作。相較于傳統(tǒng)計算機視覺方法，深度學習具有更高的準確性和魯棒性，能夠在復雜多變的環(huán)境下實現(xiàn)穩(wěn)定可靠的檢測。
在現(xiàn)代制造業(yè)中，流水線作業(yè)是提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵。然而，復雜工業(yè)環(huán)境下的傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法往往寄托于人工檢查和傳統(tǒng)視覺檢測，這些方法不僅效率低下且容易出現(xiàn)疏漏。為了克服這些限制，許多制造商開始采用基于深度學習機器視覺的AI流水線在線檢測解決方案。這個方案可以在產(chǎn)品制造過程中實時監(jiān)控質(zhì)量，及時發(fā)現(xiàn)缺陷并進行糾正，從而顯著提升生產(chǎn)線的整體性能。
該解決方案的核心是一個由虛數(shù)科技搭建出來的高度可定制的DLIA工業(yè)缺陷檢測軟件平臺，支持多種深度學習框架。如果有其他需要，DLIA系統(tǒng)設計了簡便的各類插口，可以硬件設備（如高分辨率相機、光源控制器）以及用于數(shù)據(jù)收集、處理和分析的云服務。它適用于各種類型的工業(yè)制造環(huán)境，包括但不限于電子組裝、汽車零部件生產(chǎn)、食品加工等領域。
