在全球制造業轉型升級的背景下，智能制造正成為推動產業變革的核心動力。作為智能制造的重要組成部分，工業視覺技術的應用日益廣泛，尤其是在產品質量檢測、生產過程監控、自動化裝配等領域。然而，傳統工業視覺技術在復雜場景下的適應性不足，難以滿足高精度、高效率的需求。在此背景下，深圳虛數憑借其強大的研發實力，推出了自主研發的DLIA深度視覺系統，為智能制造注入了新的活力。
目前，傳統的工業視覺技術主要依賴于規則算法，即通過預定義的規則和模板來識別和檢測目標物體。這種技術在簡單場景下表現良好，但在復雜場景下顯得力不從心。例如，在面對光照變化、物體形變、背景干擾等問題時，傳統工業視覺技術往往難以準確識別目標物體，導致檢測精度和效率下降。而深度學習作為一種應用成熟的人工智能算法，具有強大的特征提取和模式識別能力。通過深度學習算法，工業視覺系統可以自動學習目標物體的特征，并在復雜場景下實現高精度的識別和檢測，其算法在工業視覺領域的應用前景非常廣闊。
深圳虛數是一家專注于工業視覺技術研發的企業，其自主研發的DLIA深度視覺系統采用了先進的深度學習算法，通過大量的工業場景數據訓練，使其能夠自動提取目標物體的特征，并在復雜場景下實現高精度的識別和檢測。DLIA深度視覺系統還支持多任務并行處理，能夠在同一時間完成多種檢測任務，對生產過程監控，讓生產流水線智能化，從而提高了生產效率。
