深度学习算法应用，让机器视觉技术支撑新一代智能制造

在当今科技飞速发展的时代，深度学习算法的应用正以前所未有的力量推动着机器视觉技术的进步，为新一代智能制造注入了强大的动力。智能制造作为制造业转型升级的重要方向，正依托机器视觉技术实现生产过程的自动化、智能化和高效化。

人类在感知外界环境的过程中，80%以上的信息来自于视觉。在工业制造领域，机器视觉检测设备为生产线提供“眼睛”，实现对外界环境的观察、识别以及判断等功能，深度学习算法的融入，更是让这双“眼睛”变得更加智慧和敏锐。虚数科技坚持以“AI机器视觉”技术为核心，建立以深度学习技术为主的差异化优势，致力于解决深度学习在工业界落地难的问题。

在缺陷检测方面，传统机器视觉系统面对复杂多变的缺陷类型，需要根据实际的场景搭建不同的算法模块，程序相对固定更改十分繁琐。而借助深度学习算法，在钣金件缺陷检测案例中，通过对缺陷图像的大量识别训练，能够更快地构建出算法模型；通过算法快速响应，能够做到从样品到批量成品的复制加工；还能统计分析对比不同批次的产品缺陷图片，当出现新的缺陷类型时，无需对具体规则进行人工编程和再次构建算法，便可以实现系统的自主升级。

机器视觉系统凭借着生产的柔性化、自动化以及高精度优势，在人工视觉难以满足的高精度需求或危险环境中广泛应用。AI机器视觉技术是制造业转型升级的中坚力量，而虚数科技也通过自研DLIA工业深度学习系统平台，助推AI技术与生产制造业的智慧碰撞，让生产线更加智能。虚数科技相信，深度学习算法的持续创新和优化，将进一步提升机器视觉技术的性能和应用范围，推动智能制造迈向更高的水平，实现更加高效、精准和智能化的生产。