在全球制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的背景下，智能制造正成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的核心動(dòng)力。作為智能制造的重要組成部分，工業(yè)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用日益廣泛，尤其是在產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控、自動(dòng)化裝配等領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)工業(yè)視覺(jué)技術(shù)在復(fù)雜場(chǎng)景下的適應(yīng)性不足，難以滿足高精度、高效率的需求。在此背景下，深圳虛數(shù)憑借其強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，推出了自主研發(fā)的DLIA深度視覺(jué)系統(tǒng)，為智能制造注入了新的活力。

目前，傳統(tǒng)的工業(yè)視覺(jué)技術(shù)主要依賴于規(guī)則算法，即通過(guò)預(yù)定義的規(guī)則和模板來(lái)識(shí)別和檢測(cè)目標(biāo)物體。這種技術(shù)在簡(jiǎn)單場(chǎng)景下表現(xiàn)良好，但在復(fù)雜場(chǎng)景下顯得力不從心。例如，在面對(duì)光照變化、物體形變、背景干擾等問(wèn)題時(shí)，傳統(tǒng)工業(yè)視覺(jué)技術(shù)往往難以準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)物體，導(dǎo)致檢測(cè)精度和效率下降。而深度學(xué)習(xí)作為一種應(yīng)用成熟的人工智能算法，具有強(qiáng)大的特征提取和模式識(shí)別能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)目標(biāo)物體的特征，并在復(fù)雜場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高精度的識(shí)別和檢測(cè)，其算法在工業(yè)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊。

深圳虛數(shù)是一家專注于工業(yè)視覺(jué)技術(shù)研發(fā)的企業(yè)，其自主研發(fā)的DLIA深度視覺(jué)系統(tǒng)采用了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)大量的工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)訓(xùn)練，使其能夠自動(dòng)提取目標(biāo)物體的特征，并在復(fù)雜場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高精度的識(shí)別和檢測(cè)。DLIA深度視覺(jué)系統(tǒng)還支持多任務(wù)并行處理，能夠在同一時(shí)間完成多種檢測(cè)任務(wù)，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控，讓生產(chǎn)流水線智能化，從而提高了生產(chǎn)效率。