在工業(yè)自動(dòng)化向智能化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，產(chǎn)品檢測正面臨從“人眼依賴”到“算法驅(qū)動(dòng)”的范式重構(gòu)。傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)受限于規(guī)則化特征提取與固定閾值判斷，在復(fù)雜工業(yè)場景中常因反光干擾、缺陷形態(tài)多樣、環(huán)境動(dòng)態(tài)變化等問題陷入瓶頸。深度學(xué)習(xí)的興起，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特征自學(xué)習(xí)能力，為工業(yè)檢測提供了全新的技術(shù)路徑，成為突破復(fù)雜環(huán)境限制的關(guān)鍵引擎。
深度學(xué)習(xí)的核心在于通過多層非線性變換，自動(dòng)提取從邊緣紋理到抽象語義的多級(jí)特征，例如在光伏電池片檢測中，模型可同時(shí)識(shí)別隱裂的微觀走向與宏觀分布規(guī)律，而無需人工設(shè)定灰度閾值。遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的加入更是進(jìn)一步強(qiáng)化了環(huán)境適應(yīng)性，深圳虛數(shù)開發(fā)的DLIA深度工業(yè)檢測通過預(yù)訓(xùn)練模型和小樣本學(xué)習(xí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）緩解工業(yè)缺陷樣本稀缺難題，僅需50張標(biāo)注圖像即可構(gòu)建高魯棒性檢測模型。
原來的工業(yè)缺陷受限于樣本的稀缺，所以催生了虛數(shù)科技對無監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)創(chuàng)新。某半導(dǎo)體企業(yè)采用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，通過DLIA深度工業(yè)檢測模型置信度篩選高價(jià)值未標(biāo)注數(shù)據(jù)，使標(biāo)注效率提升40%，同時(shí)降低人工誤標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)。多種算法的協(xié)同作用之下，在保證精度的前提下將推理速度提升至200幀/秒，滿足每分鐘檢測600個(gè)產(chǎn)品的產(chǎn)線需求。工業(yè)大模型的演進(jìn)更是推動(dòng)工業(yè)檢測向通用智能檢測升級(jí)，這也標(biāo)志著DLIA深度工業(yè)檢測進(jìn)入“知識(shí)共享”的新階段。
