DLIA系統采用了先進的深度學習算法為核心技術，該系統能夠模擬人腦神經網絡進行特征學習與模式識別，對高速生產線上的食品軟包裝進行實時、全方位的表面缺陷檢測。無論是微小的劃痕、色差、油墨污染，還是復雜的圖案缺失、印刷重影等問題，都能被DLIA系統敏銳捕捉并精確分類。
通過高分辨率工業相機采集軟包裝表面的高清圖像，結合優化設計的照明方案，確保了各種潛在瑕疵能夠在圖像中清晰顯現。隨后，利用深度卷積神經網絡進行圖像處理與智能分析，實現從海量數據中快速準確地定位缺陷位置，并依據預設標準判斷是否符合質量要求。
食品工業也是工業，DLIA工業缺陷檢測系統的智能化和自學習特性使得它能適應不同種類、規格的食品軟包裝檢測需求，為實現食品制造業的質量智能化升級提供了強有力的技術支撐。虛數科技以深度學習為核心的工業缺陷檢測技術在食品軟包裝表面檢測領域的實踐，不僅彰顯了科技創新對于產業升級的推動作用，更是食品行業的高質量發展轉型升級的證明。
