工業(yè)缺陷檢測(cè)的智能化路徑始于機(jī)器視覺技術(shù)的突破，即深度學(xué)習(xí)等智能算法對(duì)機(jī)器視覺的加持。傳統(tǒng)檢測(cè)依賴人工設(shè)定參數(shù)，面對(duì)復(fù)雜多變的工業(yè)場(chǎng)景時(shí)，存在效率低、誤檢率高的問題。深圳虛數(shù)研發(fā)的DLIA深度學(xué)習(xí)模型，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的協(xié)同應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品表面微米級(jí)缺陷的精準(zhǔn)識(shí)別。
DLIA深度學(xué)習(xí)模型采用機(jī)器視覺市場(chǎng)上少見的小樣本增量學(xué)習(xí)算法，僅需數(shù)十個(gè)樣本即可完成訓(xùn)練，解決了工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高的痛點(diǎn)。在動(dòng)態(tài)流水線環(huán)境中，DLIA系統(tǒng)還可通過本地部署的deepseek整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，如可見光、紅外等傳感信息，構(gòu)建立體化視覺監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，使缺陷檢出率穩(wěn)定在99.5%以上，這不僅將檢測(cè)速度提升至0.1秒內(nèi)，更讓機(jī)器具備語義理解能力，實(shí)現(xiàn)從“看見缺陷”到“理解缺陷成因”的跨越。
而且，DLIA還創(chuàng)新性地引入無監(jiān)督學(xué)習(xí)模塊，通過自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律，適應(yīng)產(chǎn)線換型帶來的產(chǎn)品形態(tài)變化。其通訊協(xié)議更是兼容市面上90%的工業(yè)設(shè)備，可直接讀取PLC寄存器數(shù)據(jù)，無需改造現(xiàn)有生產(chǎn)線。在汽車制造領(lǐng)域，整車廠可以通過部署DLIA系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)焊點(diǎn)質(zhì)量、漆面光潔度的全自動(dòng)檢測(cè)，當(dāng)新型缺陷出現(xiàn)時(shí)，多個(gè)工廠的檢測(cè)數(shù)據(jù)可加密共享，加速模型迭代，這種分布式學(xué)習(xí)模式為制造業(yè)共建質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)提供了新范式。
