傳統(tǒng)的視覺檢測受限于固定規(guī)則與有限樣本，難以應(yīng)對復雜場景下的動態(tài)變化。而深度學習驅(qū)動的機器視覺非接觸式檢測技術(shù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與Transformer架構(gòu)的結(jié)合，實現(xiàn)了高魯棒性與高泛化能力的協(xié)同優(yōu)化。例如，針對表面缺陷檢測，深度學習模型可通過注意力機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)督學習的應(yīng)用也使得系統(tǒng)能夠在有限標注數(shù)據(jù)下完成模型訓練，顯著降低了對人工標注的依賴。

在復雜多目標優(yōu)化場景中，深圳虛數(shù)的機器視覺非接觸式檢測系統(tǒng)——DLIA工業(yè)缺陷檢測展現(xiàn)出了強大的智能決策優(yōu)化能力。在工業(yè)生產(chǎn)中，往往需要同時考慮多個目標的優(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，如何在這些目標之間找到一個最優(yōu)的平衡點，是一個極具挑戰(zhàn)性的問題。

DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)將決策問題轉(zhuǎn)化為多智能體博弈模型。在這個模型中，每個決策節(jié)點（如設(shè)備參數(shù)、能耗閾值等）都可以看作是一個智能體，它們之間既存在競爭關(guān)系，也存在協(xié)作關(guān)系。通過深度強化學習不斷地嘗試不同的動作，并根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵信號來調(diào)整自己的行為，從而逐步找到最優(yōu)的決策策略，在復雜的生產(chǎn)環(huán)境中快速、準確地做出決策，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，在生產(chǎn)過程中，DLIA根據(jù)實時的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和檢測結(jié)果，自動調(diào)整設(shè)備參數(shù)，以達到最佳的生產(chǎn)狀態(tài)。未來，虛數(shù)科技將會不斷地探索和研究新的技術(shù)和方法，進一步提高非接觸式檢測系統(tǒng)的性能和智能決策能力，為工業(yè)制造和社會發(fā)展帶來更多的便利和價值。