在工業視覺檢測中，深度學習模型通常會使用卷積神經網絡(CNN)或循環神經網絡(RNN)等深度學習模型。這些模型能夠有效地提取圖像中的特征，并利用這些特征進行分類、識別和預測等任務。通過深度學習算法，DLIA平臺可以對海量的工業圖像數據進行分析，識別產品表面微小的劃痕、內部復雜的結構缺陷等肉眼難以察覺的瑕疵，極大地提升了檢測的準確率和穩定性。
數據追溯是保證產品質量和安全的關鍵環節，通過數據追溯，企業可以清楚地了解產品的生產過程，包括原材料的來源、生產工藝的參數、檢測結果等信息。一旦產品出現問題，可以迅速定位問題的根源，采取相應的措施進行解決。DLIA平臺在檢測過程中會收集大量的數據，這些數據包括產品的圖像數據、檢測結果數據、生產環境數據等。平臺通過對這些數據的有效管理和分析，實現數據追溯功能。
DLIA深度學習工業平臺通過融合深度學習、機器視覺等技術，實現了智能工業中的自動化檢測。并且，根據數據去調整生產策略、優化生產流程，從而提高整個生產線的智能化水平，實現整個工業生產過程的智能化管理。隨著技術的不斷發展，我們可以期待DLIA平臺在未來的工業生產中發揮更加重要的作用，為工業領域帶來更多的創新和變革。
