工业机器视觉，是当前全球新一轮科技革命的重点领域，是提高传统制造业生产效率的一大技术创新。怎样让机器视觉在智能制造中的应用解决方案更稳定和更有效率，各高校、研究院、行业资深专家都在寻找思路。在此机遇面前，虚数科技推出AI人工智能深度学习视觉软件DLIA，已成功应用于3C、半导体、锂电等各行业，突破缺陷检测复杂、精度低、速度低等瓶颈。

瑕疵检测DLIA软件的深度学习的思想源自于“人工神经网络”，从大脑中汲取灵感，模拟人脑分析问题机制并建立分析学习的神经网络。神经网络的基本构建模块是人工神经元-模仿人类大脑神经元。正如大脑数十亿个神经元神经元分布在神经网络的几个层中，之间有数万个连接，深度学习模型涉及大量的计算单元，它们彼此交互时对所建模数据潜在分布的多层表征进行自主学习。

相比于传统的机器视觉方法，瑕疵检测DLIA软件基于深度学习的视觉缺陷检测系统可以减少手动提取特征对识别精度的影响，更精确的检测并识别产品表面缺陷。瑕疵检测DLIA软件针对检测目标特征复杂及提取困难的问题，也能够提供很好的解决方法。所以说，瑕疵检测DLIA软件基于深度学习的机器视觉瑕疵检测系统有效地控制了产品表面质量，从而改善企业的生产控制过程和提升竞争力。