在當(dāng)今競爭激烈的市場環(huán)境下，產(chǎn)品質(zhì)檢作為確保產(chǎn)品質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)，其效率和準(zhǔn)確性直接影響著企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營和市場競爭力。現(xiàn)如今的傳統(tǒng)產(chǎn)品質(zhì)檢方式存在著諸多瓶頸，基于固定規(guī)則的機(jī)器視覺系統(tǒng)雖然在一定程度上提高了檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，但由于其算法基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，缺乏靈活性和適應(yīng)性。當(dāng)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)、缺陷形態(tài)或生產(chǎn)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，需要重新編寫代碼，這不僅耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，還可能影響生產(chǎn)的連續(xù)性。而且，這種系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜制造場景下的多樣化缺陷特征，對(duì)于一些不規(guī)則形狀、微小尺寸或與背景紋理相似的缺陷，檢測(cè)效果不佳。
在生產(chǎn)運(yùn)營方面，傳統(tǒng)的質(zhì)檢方式往往是獨(dú)立于生產(chǎn)流程之外的一個(gè)環(huán)節(jié)，與生產(chǎn)運(yùn)營之間缺乏有效的溝通和協(xié)同。質(zhì)檢結(jié)果不能及時(shí)反饋到生產(chǎn)環(huán)節(jié)，導(dǎo)致生產(chǎn)過程中的問題不能及時(shí)得到解決，從而影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。同時(shí)，由于質(zhì)檢環(huán)節(jié)的滯后性，可能會(huì)導(dǎo)致大量不合格產(chǎn)品流入市場，給企業(yè)帶來巨大的損失。
DLIA視覺技術(shù)是一種基于深度學(xué)習(xí)的先進(jìn)視覺檢測(cè)技術(shù)，它將深度學(xué)習(xí)算法與高精度圖像傳感技術(shù)深度融合，具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和抽象表征能力。通過大量工業(yè)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，DLIA視覺系統(tǒng)能夠自動(dòng)提取缺陷的抽象特征，不僅能識(shí)別已知缺陷，還能通過持續(xù)迭代模型適應(yīng)新型缺陷。與傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)相比，DLIA視覺技術(shù)無需人工設(shè)計(jì)復(fù)雜的特征提取規(guī)則，只要通過對(duì)產(chǎn)品表面圖像進(jìn)行標(biāo)注訓(xùn)練，就可以自適應(yīng)捕捉缺陷的多維度特征。這種自適應(yīng)能力使得DLIA視覺系統(tǒng)能夠快速適應(yīng)新的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、缺陷類型和生產(chǎn)環(huán)境，大大提高了檢測(cè)的靈活性和適應(yīng)性。
通過DLIA視覺技術(shù)，質(zhì)量管控不再是生產(chǎn)流程之外的一個(gè)獨(dú)立環(huán)節(jié)，而是貫穿于整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營過程的一個(gè)重要組成部分。質(zhì)量管控與生產(chǎn)運(yùn)營之間實(shí)現(xiàn)了信息的實(shí)時(shí)共享和協(xié)同工作，生產(chǎn)過程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都受到質(zhì)量管控的監(jiān)督和指導(dǎo)，從而確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性。在智能制造的大背景下，智能化和數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。DLIA視覺技術(shù)作為一種先進(jìn)的智能化檢測(cè)技術(shù)，與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的全面數(shù)字化和智能化管理。通過對(duì)大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)更是可以深入了解生產(chǎn)過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
