随着科技的快速发展，机器视觉技术已经成为了现代工业生产中不可或缺的一部分。作为一种高度集成化的感知与判断功能的技术手段，它通过模拟或超越人类的视觉系统，使机械设备具备识别、定位、测量以及质量控制等功能。然而，在当前市场环境下，由于缺乏统一的标准规范，造成了不同制造商的产品之间互操作性差，并且针对特定应用场景的定制化解决方案开发周期长、成本高。

DLIA工业缺陷检测由通用化智能机器视觉理念而创，它是一种基于先进图像处理技术、深度学习算法与高度灵活硬件架构的综合解决方案。旨在为不同行业提供可广泛适用的检测平台，通过简单的参数配置即可适应多种产品与检测需求，打破了以往针对单一产品或生产线定制视觉检测设备的传统模式。

借助深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），DLIA能够从大量标注样本中学习缺陷特征，实现对各类工业产品的表面缺陷（如划伤、裂纹、污点等）进行自动识别与分类。当然，DLIA不单单是用AI训练模型来增强系统的自我调整和优化的能力，它还采用了模块化设计，让硬件组件和软件算法的模块化设计便于灵活配置，而且提供开放的API（应用程序编程接口）支持第三方开发者进行扩展和整合，结合了用户友好的界面和丰富的在线帮助文档，提供从安装到调试的一体化解决方案。