在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域，生產(chǎn)環(huán)境往往充滿挑戰(zhàn)，高溫、高濕、粉塵以及光亮等復(fù)雜工況普遍存在。在這樣的背景下，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式逐漸暴露出諸多弊端，難以滿足大規(guī)模生產(chǎn)的需求，而且精度有限，容易出現(xiàn)疏漏，更重要的是，在一些惡劣環(huán)境中，還存在著較大的安全隱患，對(duì)工作人員的身體健康構(gòu)成威脅。隨著科技的飛速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)等前沿技術(shù)取得了重大突破，為工業(yè)檢測(cè)帶來(lái)了全新的解決方案。其中，適應(yīng)復(fù)雜工業(yè)環(huán)境的基于深度學(xué)習(xí)的DLIA工業(yè)深度視覺(jué)系統(tǒng)脫穎而出，成為推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)制造智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力。

要實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下的精準(zhǔn)檢測(cè)，僅僅依靠視覺(jué)檢測(cè)還不夠，智能算法的融入成為關(guān)鍵一環(huán)。DLIA工業(yè)深度視覺(jué)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行，得益于深度學(xué)習(xí)算法的飛速發(fā)展，通過(guò)少量標(biāo)注的缺陷樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，也可以學(xué)習(xí)到不同類型缺陷的特征模式，進(jìn)而準(zhǔn)確識(shí)別出產(chǎn)品存在的缺陷。更為關(guān)鍵的是，基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，其擁有的自主決策能力，能夠迅速做出判斷并采取相應(yīng)措施。一旦發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品存在缺陷，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出預(yù)警，有效地防止有缺陷的產(chǎn)品進(jìn)入下一步工序，從而避免后續(xù)產(chǎn)品生產(chǎn)錯(cuò)誤的發(fā)生，極大地降低了生產(chǎn)成本，提高了生產(chǎn)效益。

DLIA工業(yè)深度視覺(jué)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行面臨著諸多挑戰(zhàn)。一方面，復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下采集到的數(shù)據(jù)往往具有多樣性和不確定性，數(shù)據(jù)的噪聲、不完整性等問(wèn)題會(huì)影響DLIA的準(zhǔn)確性。另一方面，實(shí)時(shí)運(yùn)行要求DLIA具備極快的處理速度，以滿足生產(chǎn)線上快速流轉(zhuǎn)的需求。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，虛數(shù)科技的科研人員和工程師通過(guò)不斷探索創(chuàng)新，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、增強(qiáng)和特征提取，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時(shí)，優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)，采用輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并利用硬件加速技術(shù)，如GPU集群等手段大幅提升模型的運(yùn)算速度，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。