在標貼大規模生產過程中，標貼的字符圖標可能存在各種微小的缺陷，人工檢測不僅耗時耗力，且難以達到高效精確的要求。而傳統機器視覺則主要依賴于預定義的規則和算法對圖像進行分析，識別物體的位置、形狀、顏色等特征，在面對復雜、多變且細節豐富的場景時，其識別精度和適應性往往受到限制。機器視覺技術與深度學習算法相結合的缺陷檢測方案算是順應時代而生，尤其是虛數科技研發的DLIA工業缺陷檢測系統。
傳統的質檢方式無法滿足日益提高的質量標準和快速響應的市場需求，因此，引入基于機器視覺的深度學習缺陷檢測成為標貼行業發展的必然趨勢。深度學習作為人工智能的一個分支，其強大的表征學習和模型泛化能力為機器視覺缺陷檢測帶來了革命性的提升。在標貼的檢測場景中，深度學習網絡可以通過訓練大量帶有標注的樣本數據，自動提取出復雜的高維特征，并構建出能夠準確區分正常與異常的決策邊界，有效提升了缺陷檢測的精度和魯棒性。
虛數科技憑借其在人工智能和計算機視覺領域的深厚積累，成功研發了DLIA（Deep Learning Industrial Application）工業缺陷檢測系統。它深度融合了深度學習算法與機器視覺技術，針對標貼缺陷檢測進行了深度優化，無論是印刷不全的字符、缺損的圖標還是細微的顏色偏差，都能做到快速、準確地識別并分類，極大地提高了生產線的品質管控效率和準確性。
隨著深度學習在機器視覺領域的廣泛應用，以及DLIA工業缺陷檢測在各個領域的成功實踐，讓DLIA工業缺陷檢測系統不單單只是標貼的專屬，正如它的名字“工業”，它近乎涵蓋了一整個“工業”的缺陷檢測。虛數科技相信，跟著技術不斷迭代的腳步，這項技術能在更多領域發揮更大價值，助力中國制造向中國智造的轉型升級。
