柔性生产与标准化

在早期，工业缺陷检测主要依赖于人工目检和传统的自动化设备。但这种方式存在效率低下、误检率高以及难以适应复杂场景的局限性。随着机器视觉技术的逐渐成熟，标准化的检测模式开始崭露头角。通过高精度工业相机、定制化光源以及图像处理软件的组合，传统的机器视觉系统能够实现对特定缺陷类型的精准识别，为微小缺陷的稳定识别提供了可能。这种解决方案在汽车零部件、电子元器件等标准化程度较高的领域得到了广泛应用。

随着产品的迭代加速和缺陷类型的多样化，标准化模式开始面临挑战。当生产线需要快速切换检测对象或应对新型缺陷时，传统系统往往面临重新编程、硬件调整等成本较高的问题。在这一背景下，深圳虚数公司推出了自研的DLIA深度工业检测系统，这一系统通过深度学习算法赋予了检测系统动态学习与自适应的能力。基于深度学习的图像识别模型能够自动从大量数据中提取特征，并依托迁移学习、小样本训练等技术，快速构建新缺陷类型的检测模型，突破了传统算法对规则缺陷的依赖。这一创新使得DLIA系统能够适应不同尺寸、材质的检测对象，甚至在光伏、纺织等领域也能发挥出色的作用。