在高速检测场景下，工业机器视觉不仅是应对复杂的生产环境的利器，还是可以在极短时间内完成高精度、高可靠性的数据采集与分析的检测方式。工业机器视觉高速检测依赖于高帧率相机和专用图像采集卡，支持每秒数千帧的拍摄速度，并配备多通道同步采集功能，可以实现流水线全覆盖。先进的工业相机甚至还能在600m/min的产线速度下捕获微米级缺陷，如食品医药包装，每分钟600瓶，检测瓶口密封性、液位高度及标签印刷质量，其漏检率可以低于0.01%。

针对条纹结构光成像系统的行业痛点，工业机器视觉高速检测系统创新性的加入了高鲁棒性投影图案及编解码算法、多阶段融合算法、重建结果图像增强算法、DeepSeek大模型等关键技术，实现了复杂场景下的多类别材质的高速高精度成像。同时设计了提升DLIA图像完整性算法框架，解决结果图像像素丢失或异常噪声问题，攻克自由曲面的反/透射相位偏折重建模型，实现相位轮廓成像系统与相位偏折成像系统的统一。

深圳虚数通过自研的工业机器视觉高速检测AI质检一体化工业视觉算法平台，融合传统图像处理和深度学习分析技术，实现面向多场景的低代码开发平台与应用系统的国产替代。只要十几张图片就可以高速、高精度、鲁棒性的分析工业图像，并且进行建模工作，实现对物体尺寸、形状、颜色、纹理等特征的提取和识别，从而实现对生产线上各种物体的高速检测、定位和测量。