人工智能作為當(dāng)今科技領(lǐng)域的前沿技術(shù)，正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。在工業(yè)制造中，人工智能的應(yīng)用使得生產(chǎn)過(guò)程更加智能化、自動(dòng)化和高效化。而機(jī)器視覺(jué)作為人工智能的重要分支，更是為工業(yè)檢測(cè)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。 但傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)方法需要專(zhuān)業(yè)知識(shí)和復(fù)雜的調(diào)制過(guò)程，泛化能力和魯棒性較差，無(wú)法滿(mǎn)足多產(chǎn)品生產(chǎn)、多規(guī)格、材料動(dòng)態(tài)運(yùn)行、材料姿態(tài)多樣化、缺陷類(lèi)型多樣化的應(yīng)用需求。
深圳虛數(shù)的開(kāi)發(fā)工業(yè)檢測(cè)創(chuàng)新解決方案，是通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行特征提取的方法，針對(duì)數(shù)據(jù)集的表示更加高效準(zhǔn)確，提取出的抽象特征魯棒性強(qiáng)，泛化能力強(qiáng)，可以說(shuō)是端到端的工業(yè)檢測(cè)。它可以解決更高級(jí)抽象地記述的圖像識(shí)別、檢查等問(wèn)題，具有更好的通用性，不需要復(fù)雜的調(diào)配。在產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程中可以有效地檢測(cè)各類(lèi)瑕疵和缺陷，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
此外，在動(dòng)態(tài)流水線環(huán)境中，深圳虛數(shù)開(kāi)發(fā)工業(yè)檢測(cè)創(chuàng)新解決方案還加入了本地部署的deepseek大模型，以多模態(tài)數(shù)據(jù)整合可見(jiàn)光、紅外、激光等多種傳感信息，形成立體化視覺(jué)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，確保缺陷檢出率穩(wěn)定在99.5%以上。并且，我們還可以將產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行深度整合，將預(yù)警信息實(shí)時(shí)映射到供應(yīng)鏈、倉(cāng)儲(chǔ)物流等關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié)，推動(dòng)制造企業(yè)從局部?jī)?yōu)化向全局智能演進(jìn)。
