DLIA工业缺陷检测｜工业领域复杂场景缺陷检测技术

随着自动化技术与AI智能技术的快速发展，在工业生产中很多需要人工操作的环节逐渐转由机器完成，工业生产也由自动化转向智能化，将越来越多的工人们从枯燥乏味的工作中解放出来。产品表面缺陷检测是工业生产中的重要环节，是产品质量把控的关键步骤，工业复杂场景缺陷检测更是重中之重。DLIA工业缺陷检测借助复杂场景缺陷检测技术有效的提高了生产质量和制造效率。

DLIA是视觉感知领域中的“黑马”，它的应用使机器视觉在很多场景下超越现有解决方案，并能够胜任更具挑战性的任务。传统计算机视觉技术中，机器视觉系统要完成任务必须对工业相机等硬件设备生成的待检测产品的图像进行分类，在深度学习还未在工业领域广泛应用前，这一环节通常是由工程师编写相应算法提取图像特征来实现。

而DLIA作为一种基于深度学习的机器视觉检测软件，在工业视觉领域具有广泛的受众，面对一些具有复杂特征的产品图像检测，如缺陷种类多、类别多样、大小不一等，传统机器视觉技术爱莫能助，但DLIA却可以一展身手。工业自动化水平的要求正在不断提高，当下随机性强、特征复杂的工业检测任务让传统机器视觉检测技术无所适从。

我国制造业不断发展壮大，各大生产企业急需更智能、准确和可重复的视觉检测系统。需求的驱动以及准确度高、应用场景广泛等优势加持，可以预见，在医疗、食品、半导体等行业，深度学习算法都将有光明的应用前景。但是我们需要注意的是，我们的主体应该是视觉检测，深度学习有着众多优势，但传统计算机视觉算法的并没有没落，在不同应用领域，传统算法和深度学习各有优势，强强联手才能更好的赋能工业制造的缺陷检测。

如今，整个机器视觉市场处于蓬勃发展的阶段，技术转型升级作为虚数科技的企业发展的核心驱动力，创立以来一直注重在技术研发上的投入，伴随着技术的完善以及专利数量的增加，虚数科技将不断开拓新的应用领域，为帮助制造业企业实现降本增效而不懈努力。