隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，人工智能與機器視覺技術(shù)正在深度滲透至各行各業(yè)，尤其在關(guān)乎食品安全和品質(zhì)保障的食品軟包裝領(lǐng)域。虛數(shù)科技憑借其自主研發(fā)的深度學習圖像分析（DLIA）工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)，成功實現(xiàn)了對食品軟包裝表面質(zhì)量的精準、高效監(jiān)控。
DLIA系統(tǒng)采用了先進的深度學習算法為核心技術(shù)，該系統(tǒng)能夠模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征學習與模式識別，對高速生產(chǎn)線上的食品軟包裝進行實時、全方位的表面缺陷檢測。無論是微小的劃痕、色差、油墨污染，還是復雜的圖案缺失、印刷重影等問題，都能被DLIA系統(tǒng)敏銳捕捉并精確分類。
通過高分辨率工業(yè)相機采集軟包裝表面的高清圖像，結(jié)合優(yōu)化設(shè)計的照明方案，確保了各種潛在瑕疵能夠在圖像中清晰顯現(xiàn)。隨后，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像處理與智能分析，實現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中快速準確地定位缺陷位置，并依據(jù)預設(shè)標準判斷是否符合質(zhì)量要求。
食品工業(yè)也是工業(yè)，DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)的智能化和自學習特性使得它能適應(yīng)不同種類、規(guī)格的食品軟包裝檢測需求，為實現(xiàn)食品制造業(yè)的質(zhì)量智能化升級提供了強有力的技術(shù)支撐。虛數(shù)科技以深度學習為核心的工業(yè)缺陷檢測技術(shù)在食品軟包裝表面檢測領(lǐng)域的實踐，不僅彰顯了科技創(chuàng)新對于產(chǎn)業(yè)升級的推動作用，更是食品行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型升級的證明。
