在现代工业生产以及众多实际应用领域中，对于产品制作过程中的复杂缺陷的辨识与分类一直是质量控制过程中的一大挑战。随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习模型的崛起，“视觉检测+AI”的方法为解决这一难题带来了全新的思路与解决方案。借助深度学习模型的训练，机器视觉系统得以实现对复杂缺陷的精确识别与分类，从而显著提升了质量控制的效率和精确度。
深度学习是一种功能强大的机器学习算法，它能够从大批量数据中解析出复杂模式和特征。这些模型在计算机视觉领域的应用十分广泛，涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等多项任务。深度学习模型通常由多个层次构成，每个层次执行特定的任务，如特征提取、特征转换和最终分类。这些层次相互叠加，形成了一个深度网络。这些模型通过反向传播算法进行训练，该算法能够调整网络权重，以最小化损失函数。
在AI视觉检测中，卷积网络（）是一种极为常用的深度学习模型。的结构通常包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层利用卷积运算符从图像中提取特征，这些卷积运算符就像小小的过滤器，在图像上滑动并计算每个位置的加权和。池化层则用于减少特征图的空间维度，同时保留关键信息，主要采用最大池化或平均池化的运算方式。全连接层则将每个元素与前一层的所有元素相连接，最终实现图像的分类或检测任务。
利用AI视觉检测进行复杂缺陷的精准识别与分类，我们能够及时发现产品中的缺陷，大幅度减少误判，防止有缺陷的产品流入下一道工序或市场。相较于传统的人工检测，AI视觉检测的速度更快。由虚数科技研发的DLIA工业缺陷检测系统能与生产线无缝对接，实现自动化检测，进一步提升整个生产流程的效率和稳定性。DLIA系统的优势还在于它能长时间稳定运行，无需休息，并且随着产业的发展，其设备成本也在逐渐降低。DLIA将为多个行业的产品质量提升、成本降低和生产效率提高提供强有力的支持，推动AI视觉检测、工业生产和其他相关领域向智能化、高效化的方向迈进。
