工業缺陷檢測的智能化路徑始于機器視覺技術的突破，即深度學習等智能算法對機器視覺的加持。傳統檢測依賴人工設定參數，面對復雜多變的工業場景時，存在效率低、誤檢率高的問題。深圳虛數研發的DLIA深度學習模型，通過卷積神經網絡（CNN）與生成對抗網絡（GAN）的協同應用，實現了對產品表面微米級缺陷的精準識別。
DLIA深度學習模型采用機器視覺市場上少見的小樣本增量學習算法，僅需數十個樣本即可完成訓練，解決了工業場景數據標注成本高的痛點。在動態流水線環境中，DLIA系統還可通過本地部署的deepseek整合多模態數據，如可見光、紅外等傳感信息，構建立體化視覺監督網絡，使缺陷檢出率穩定在99.5%以上，這不僅將檢測速度提升至0.1秒內，更讓機器具備語義理解能力，實現從“看見缺陷”到“理解缺陷成因”的跨越。
而且，DLIA還創新性地引入無監督學習模塊，通過自主學習數據內在規律，適應產線換型帶來的產品形態變化。其通訊協議更是兼容市面上90%的工業設備，可直接讀取PLC寄存器數據，無需改造現有生產線。在汽車制造領域，整車廠可以通過部署DLIA系統，實現焊點質量、漆面光潔度的全自動檢測，當新型缺陷出現時，多個工廠的檢測數據可加密共享，加速模型迭代，這種分布式學習模式為制造業共建質量標準提供了新范式。
