在全球制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的背景下，智能制造正成為推動產(chǎn)業(yè)變革的核心動力。作為智能制造的重要組成部分，工業(yè)視覺技術(shù)的應用日益廣泛，尤其是在產(chǎn)品質(zhì)量檢測、生產(chǎn)過程監(jiān)控、自動化裝配等領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)工業(yè)視覺技術(shù)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(shù)憑借其強大的研發(fā)實力，推出了自主研發(fā)的DLIA深度視覺系統(tǒng)，為智能制造注入了新的活力。
目前，傳統(tǒng)的工業(yè)視覺技術(shù)主要依賴于規(guī)則算法，即通過預定義的規(guī)則和模板來識別和檢測目標物體。這種技術(shù)在簡單場景下表現(xiàn)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(tǒng)工業(yè)視覺技術(shù)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(yè)視覺系統(tǒng)可以自動學習目標物體的特征，并在復雜場景下實現(xiàn)高精度的識別和檢測，其算法在工業(yè)視覺領(lǐng)域的應用前景非常廣闊。
深圳虛數(shù)是一家專注于工業(yè)視覺技術(shù)研發(fā)的企業(yè)，其自主研發(fā)的DLIA深度視覺系統(tǒng)采用了先進的深度學習算法，通過大量的工業(yè)場景數(shù)據(jù)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(xiàn)高精度的識別和檢測。DLIA深度視覺系統(tǒng)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(chǎn)過程監(jiān)控，讓生產(chǎn)流水線智能化，從而提高了生產(chǎn)效率。
