傳統(tǒng)的檢測設(shè)備往往功能單一，只能針對特定的質(zhì)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(fù)雜的產(chǎn)品，可能無法全面檢測其質(zhì)量特征。而且傳統(tǒng)設(shè)備缺乏自適應(yīng)能力，對于產(chǎn)品的微小變化或新的質(zhì)量要求難以快速調(diào)整檢測策略。在新產(chǎn)品的試生產(chǎn)階段，傳統(tǒng)檢測設(shè)備可能無法及時適應(yīng)新的檢測需求，從而影響生產(chǎn)進度。

AI機器視覺系統(tǒng)的出現(xiàn)，為工業(yè)檢測領(lǐng)域中的產(chǎn)品制造質(zhì)量檢測提供了一種創(chuàng)新且高效的解決方案。AI機器視覺系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)驅(qū)動的特點，它可以不斷地從大量的檢測數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，優(yōu)化自身的檢測算法。隨著檢測數(shù)據(jù)的積累，系統(tǒng)對產(chǎn)品質(zhì)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(shè)備，AI機器視覺系統(tǒng)可以檢測到更微小的產(chǎn)品缺陷，解決人工檢測和傳統(tǒng)設(shè)備檢測鞭長莫及的精度問題。一旦系統(tǒng)經(jīng)過訓(xùn)練和優(yōu)化，它就能夠提供高度一致的檢測結(jié)果。無論何時何地進行檢測，只要產(chǎn)品的質(zhì)量特征相同，檢測結(jié)果就不會出現(xiàn)較大偏差，這對于保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性非常重要。

目前，機器視覺領(lǐng)域?qū)I(yè)人才相對匱乏，企業(yè)需要對員工進行系統(tǒng)的培訓(xùn)，使其掌握機器視覺系統(tǒng)的操作、維護和故障排除等技能。為此，虛數(shù)科技針對人機交聯(lián)界面、系統(tǒng)設(shè)置檢測任務(wù)管理、結(jié)果查看等操作整合集成到一個統(tǒng)一的軟件框架中，這就是DLIA深度學(xué)習(xí)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(jié)果，并且可以通過界面進行圖像拖拽和檢測參數(shù)調(diào)整，如調(diào)整圖像采集的幀率、模型的閾值等。隨著DLIA深度學(xué)習(xí)平臺的不斷完善和應(yīng)用，DLIA將成為產(chǎn)品制造質(zhì)量檢測的主流解決方案，推動工業(yè)制造向更高質(zhì)量、更高效率的方向發(fā)展。