當(dāng)今的工業(yè)領(lǐng)域競爭激烈，作為企業(yè)立足關(guān)鍵的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率正陷入技術(shù)停滯，無法完成智能化改革升級(jí)。在傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)中，人工檢測是質(zhì)量把控的主要手段，然而人眼的疲勞度、主觀判斷差異以及物理接觸可能帶來的二次損傷，使得人工檢測成為制約產(chǎn)能與良率提升的瓶頸。同時(shí)，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)大多依賴于預(yù)定義的特征匹配和固定算法，其識(shí)別能力往往顯得不足。而且，面對(duì)快速變化的產(chǎn)品線或需要頻繁調(diào)整檢測標(biāo)準(zhǔn)的情況，傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)調(diào)整和重新編程的成本高、耗時(shí)長，難以快速適應(yīng)生產(chǎn)需求的變化。
智能機(jī)器視覺是通過圖像傳感器和計(jì)算機(jī)算法模擬人類視覺感知，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別、測量、定位等功能。與人工目檢相比，智能機(jī)器視覺不受疲勞、情緒等主觀因素影響的同時(shí)，又無需像傳統(tǒng)機(jī)器視覺那樣頻繁調(diào)整檢測標(biāo)準(zhǔn)和重新編程，具有高度穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，可以連續(xù)無間斷地進(jìn)行高速、高精度的質(zhì)量檢測工作。從根本上賦能現(xiàn)代化流水線，這不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品缺陷的“無接觸”精準(zhǔn)捕捉，更通過智能決策優(yōu)化了整個(gè)生產(chǎn)流程。這種無接觸的檢測方式避免了物理接觸可能帶來的二次損傷，提高了產(chǎn)品的良率和生產(chǎn)效率。
在高速流水線上，智能機(jī)器視覺系統(tǒng)的優(yōu)勢更加凸顯。以深圳虛數(shù)基于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺自研的DLIA工業(yè)缺陷檢測工具為例，無論是金屬部件的微小劃痕、注塑產(chǎn)品的熔接痕、紡織品上的色差與斷紗，還是精密電子元件的焊點(diǎn)異?；蛴∷㈦娐钒宓木€路缺損，DLIA都能在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成產(chǎn)品精準(zhǔn)定位、瑕疵識(shí)別和缺陷分類。這種能力尤其適應(yīng)復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境，即便在高速運(yùn)行的流水線上，面對(duì)反光材質(zhì)、曲面結(jié)構(gòu)或背景干擾，也能保持極高的識(shí)別準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性。
