DLIA工业缺陷检测系统使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），具有强大的特征学习能力，可以从大量的标注数据中自动提取复杂特征并进行分类或检测。其本身的迁移学习能力则允许模型利用已有的预训练模型作为起点，快速适应新的检测任务，缩短学习周期并提高在有限样本下的性能。

在运行过程中，DLIA工业缺陷检测系统接收新的数据样本并即时更新模型，以应对不断出现的新缺陷或产品变化，可以在原有模型基础上逐步添加新知识，避免完全重新训练，从而节省时间和计算资源。并且主动选择最具价值的数据进行学习，以更高效地提升模型性能，通过与环境的交互，学习最优的检测策略等。

为适应实时性要求和嵌入式设备限制，DLIA工业缺陷检测系统还需要对深度学习模型进行压缩优化，同时利用GPU、FPGA或专用加速器提升计算效率。目前DLIA工业缺陷检测系统开为复杂工业环境提供了更为智能、灵活和可靠的视觉检测解决方案，是推动工业自动化与智能化进程的重要力量。随着相关技术的进一步发展和完善，其在制造业和其他领域的应用前景将更加广阔。