隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，工業(yè)的高度智能化讓AI視覺檢測(cè)技術(shù)也成為了生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控的有力工具。國(guó)家對(duì)于智能化生產(chǎn)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的扶持項(xiàng)目為AI視覺檢測(cè)的應(yīng)用提供了良好的發(fā)展環(huán)境。DLIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是基于深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建起來(lái)的機(jī)器視覺檢測(cè)工具，擁有深度學(xué)習(xí)通過(guò)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式的能力。
DLIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)充分利用了深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別和分析方面的卓越能力，對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，自動(dòng)地提取其中的各種特征。例如在汽車配件生產(chǎn)中，無(wú)論是發(fā)動(dòng)機(jī)的精密零部件還是內(nèi)飾件，都可能存在諸如裂紋、劃痕、污漬等缺陷。DLIA通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練，可以準(zhǔn)確地檢測(cè)出這些缺陷，對(duì)生產(chǎn)線上的每一個(gè)汽車配件產(chǎn)品進(jìn)行快速掃描，在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成圖像采集和分析，從而保障產(chǎn)品的質(zhì)量。
近年來(lái)，中國(guó)政府高度重視智能制造領(lǐng)域的發(fā)展，并出臺(tái)了一系列政策措施鼓勵(lì)企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新。例如，《中國(guó)制造2025》明確提出要推動(dòng)信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合，培育一批具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的領(lǐng)軍企業(yè)和產(chǎn)業(yè)集群；《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》則進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了加快布局建設(shè)國(guó)家級(jí)人工智能創(chuàng)新平臺(tái)的重要性。這些利好消息無(wú)疑為包括虛數(shù)科技在內(nèi)的眾多AI初創(chuàng)公司提供了廣闊的發(fā)展空間。
國(guó)家扶持項(xiàng)目鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，推動(dòng)了虛數(shù)科技的DLIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)在更多行業(yè)的產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用，在缺陷檢測(cè)、質(zhì)量控制、生產(chǎn)效率提升等方面發(fā)揮著重要作用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信DLIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的AI視覺檢測(cè)將會(huì)在更多的產(chǎn)品生產(chǎn)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，為推動(dòng)工業(yè)智能化進(jìn)程作出更大的貢獻(xiàn)。
