随着人工智能技术的蓬勃发展， 深度学习（Deep Learning）作为其核心分支，在多个领域展现出了巨大的潜力与价值。特别是在机器视觉这一关键应用方向上，深度学习赋予了计算机类人的眼眸，使其能以更高的准确率和更细致的分辨力观察并理解周围的世界。

在工业制造领域中，深度学习赋能机器视觉的潮流正推动着一场革命性的变革，即通过深度学习赋能的机器视觉进行工业产品的缺陷检测。传统的图像处理系统往往受限于规则和模式化的特征提取算法，并依赖复杂的预处理步骤来提升效果。然而这种做法对于解决复杂问题而言显得捉襟见肘，无法应对日益多样化的现实世界挑战。正是在这种背景下，深度学习以其强大的自我学习和抽象表征能力脱颖而出，为机器视觉提供了新的发展动力。

利用深度学习的强大功能，DLIA工业缺陷检测系统可以实时分析高分辨率成像数据中的微小细节，从而精确地发现产品质量上的细微偏差或生产过程中的异常现象。相较于传统基于编程规则的方法，这些由DLIA系统驱动的质量控制流程不仅能提高检出率，同时还能显著减少误报数量，使生产线上的决策更加智能化且高效化。