當今的工業領域競爭激烈，作為企業立足關鍵的產品質量和生產效率正陷入技術停滯，無法完成智能化改革升級。在傳統的工業生產中，人工檢測是質量把控的主要手段，然而人眼的疲勞度、主觀判斷差異以及物理接觸可能帶來的二次損傷，使得人工檢測成為制約產能與良率提升的瓶頸。同時，傳統的機器視覺系統大多依賴于預定義的特征匹配和固定算法，其識別能力往往顯得不足。而且，面對快速變化的產品線或需要頻繁調整檢測標準的情況，傳統視覺系統調整和重新編程的成本高、耗時長，難以快速適應生產需求的變化。
智能機器視覺是通過圖像傳感器和計算機算法模擬人類視覺感知，進而實現對物體進行識別、測量、定位等功能。與人工目檢相比，智能機器視覺不受疲勞、情緒等主觀因素影響的同時，又無需像傳統機器視覺那樣頻繁調整檢測標準和重新編程，具有高度穩定性和準確性，可以連續無間斷地進行高速、高精度的質量檢測工作。從根本上賦能現代化流水線，這不僅實現了對產品缺陷的“無接觸”精準捕捉，更通過智能決策優化了整個生產流程。這種無接觸的檢測方式避免了物理接觸可能帶來的二次損傷，提高了產品的良率和生產效率。
在高速流水線上，智能機器視覺系統的優勢更加凸顯。以深圳虛數基于深度學習和機器視覺自研的DLIA工業缺陷檢測工具為例，無論是金屬部件的微小劃痕、注塑產品的熔接痕、紡織品上的色差與斷紗，還是精密電子元件的焊點異?；蛴∷㈦娐钒宓木€路缺損，DLIA都能在毫秒級時間內完成產品精準定位、瑕疵識別和缺陷分類。這種能力尤其適應復雜多變的生產環境，即便在高速運行的流水線上，面對反光材質、曲面結構或背景干擾，也能保持極高的識別準確率與穩定性。
