傳統(tǒng)的視覺(jué)檢測(cè)受限于固定規(guī)則與有限樣本，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的動(dòng)態(tài)變化。而深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器視覺(jué)非接觸式檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與Transformer架構(gòu)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了高魯棒性與高泛化能力的協(xié)同優(yōu)化。例如，針對(duì)表面缺陷檢測(cè)，深度學(xué)習(xí)模型可通過(guò)注意力機(jī)制聚焦于微小裂紋或變形區(qū)域，并結(jié)合上下文信息排除環(huán)境噪聲干擾。此外，自監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用也使得系統(tǒng)能夠在有限標(biāo)注數(shù)據(jù)下完成模型訓(xùn)練，顯著降低了對(duì)人工標(biāo)注的依賴。

在復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化場(chǎng)景中，深圳虛數(shù)的機(jī)器視覺(jué)非接觸式檢測(cè)系統(tǒng)——DLIA工業(yè)缺陷檢測(cè)展現(xiàn)出了強(qiáng)大的智能決策優(yōu)化能力。在工業(yè)生產(chǎn)中，往往需要同時(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化，如提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率等。這些目標(biāo)之間可能存在著相互沖突和制約的關(guān)系，如何在這些目標(biāo)之間找到一個(gè)最優(yōu)的平衡點(diǎn)，是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

DLIA工業(yè)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)將決策問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多智能體博弈模型。在這個(gè)模型中，每個(gè)決策節(jié)點(diǎn)（如設(shè)備參數(shù)、能耗閾值等）都可以看作是一個(gè)智能體，它們之間既存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，也存在協(xié)作關(guān)系。通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)不斷地嘗試不同的動(dòng)作，并根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)調(diào)整自己的行為，從而逐步找到最優(yōu)的決策策略，在復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境中快速、準(zhǔn)確地做出決策，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，在生產(chǎn)過(guò)程中，DLIA根據(jù)實(shí)時(shí)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和檢測(cè)結(jié)果，自動(dòng)調(diào)整設(shè)備參數(shù)，以達(dá)到最佳的生產(chǎn)狀態(tài)。未來(lái)，虛數(shù)科技將會(huì)不斷地探索和研究新的技術(shù)和方法，進(jìn)一步提高非接觸式檢測(cè)系統(tǒng)的性能和智能決策能力，為工業(yè)制造和社會(huì)發(fā)展帶來(lái)更多的便利和價(jià)值。