DLIA工业缺陷检测算法几乎可以满足所有工业缺陷检测应用场景的需求， DLIA工业缺陷检测具体体现在算法上，DLIA工业缺陷检测实现了缺陷分类、缺陷检测以及缺陷分割等工业产品质检的核心功能，且DLIA工业缺陷检测操作简单易懂。

DLIA工业缺陷检测算法可以做什么?

1.缺陷分类: 通过深度学习训练多层神经网络， 对图像中的主要物体或单一目标实现分类。

2.缺陷检测: 通过深度学习训练多层神经网络， 对物体表面的缺陷进行大小、位置、形状的检测， 同时可将同一图片上的缺陷进行分类识别。

3.缺陷分割: 通过深度学习图像分割技术实现对物体表面缺陷或目标的像素级分割， 更精准地刻画缺 陷的位置、 形状和轮廓， 通过像素级测算缺陷或目标的面积。

4.缺陷标注: 提供丰富的缺陷标注功能， 方便操作者灵活标注缺陷。

5.工业相机控制: 控制本地或网络工业相机， 实现产品实时质检。

通常来讲，产品附加值越高，缺陷容忍率就越低，如汽车工业、电子、日用等，对产品本身质量要求较高，而产品本身结构较为复杂或内部无法观测，就可以在产品毛坯刚取出或成品出厂前，通过与检测设备的结合，应用DLIA工业缺陷检测算法软件对产品进行大量抽检或全检，能降低产品的不良率，提升生产效率与产品可靠性。