傳統的檢測設備往往功能單一，只能針對特定的質量指標進行檢測。例如，一些簡單的量具只能測量零部件的尺寸，對于形狀復雜的產品，可能無法全面檢測其質量特征。而且傳統設備缺乏自適應能力，對于產品的微小變化或新的質量要求難以快速調整檢測策略。在新產品的試生產階段，傳統檢測設備可能無法及時適應新的檢測需求，從而影響生產進度。
AI機器視覺系統的出現，為工業檢測領域中的產品制造質量檢測提供了一種創新且高效的解決方案。AI機器視覺系統具有數據驅動的特點，它可以不斷地從大量的檢測數據中學習，優化自身的檢測算法。隨著檢測數據的積累，系統對產品質量特征的識別能力會不斷提高。
憑借先進的算法和高精度的圖像采集設備，AI機器視覺系統可以檢測到更微小的產品缺陷，解決人工檢測和傳統設備檢測鞭長莫及的精度問題。一旦系統經過訓練和優化，它就能夠提供高度一致的檢測結果。無論何時何地進行檢測，只要產品的質量特征相同，檢測結果就不會出現較大偏差，這對于保證產品質量的穩定性非常重要。
目前，機器視覺領域專業人才相對匱乏，企業需要對員工進行系統的培訓，使其掌握機器視覺系統的操作、維護和故障排除等技能。為此，虛數科技針對人機交聯界面、系統設置檢測任務管理、結果查看等操作整合集成到一個統一的軟件框架中，這就是DLIA深度學習平臺。它提供直觀的圖像顯示功能，讓操作人員可以方便地查看檢測圖像和結果，并且可以通過界面進行圖像拖拽和檢測參數調整，如調整圖像采集的幀率、模型的閾值等。隨著DLIA深度學習平臺的不斷完善和應用，DLIA將成為產品制造質量檢測的主流解決方案，推動工業制造向更高質量、更高效率的方向發展。
