AI缺陷检测依托深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)，通过大量标注的图像数据进行训练，能够精准识别产品表面的微小瑕疵、尺寸偏差、颜色异常等各类缺陷。例如在汽车制造行业，车身涂装环节中极其细微的颜色不均或者漆层厚度偏差，AI缺陷检测系统都能准确检测出来，其识别精度远超传统人工检测，大大降低了漏检和误检的风险，有力保障了产品质量的稳定性。

AI缺陷检测的模型是基于深度学习算法海量样本训练得到的，虽然能够识别常见的缺陷类型，但对于一些罕见的或者新型的缺陷可能会出现识别困难的情况。而且，如果产品发生了较大的设计变更或者生产工艺调整，原有的模型可能需要重新训练才能适应新的检测要求，这会增加企业的成本和时间成本，要使AI缺陷检测系统正常运行并发挥最佳效果，需要有专业的技术人员进行维护和管理。

虚数科技解决了这些问题，自研的DLIA工业缺陷检测系统，做到了不需要专业编程技术，自动标注功能更是让数据采集、标注工作变得快速直接，而且它还可以直接在界面更改参数和设置，其模型可以在原有的基础上再添加标注数据。DLIA能够与自动化生产线无缝对接，实时反馈缺陷信息，指导产线及时调整生产工艺，进一步优化生产流程。这有助于企业实现智能制造升级，提升核心竞争力，推动制造业向高度自动化、智能化转型。