在全球贸易竞争日益激烈的今天，工业品生产正经历着前所未有的属地变革，大多数企业都要在全球范围内开设组装工厂，以实现产品的多元化和国际化。跨国企业通过分散式组装工厂布局实现供应链韧性（如光伏产业在东南亚、北美建厂等），同时需应对产品本地化适配、多标准合规等挑战。通用机器视觉智能检测工具可通过参数化配置实现检测标准动态调整，降低属地化生产的定制成本。集成工业互联网平台后，进一步实现检测数据与生产管理系统联动，动态优化工艺参数，全球生产统一管理，带来更多价格优势、品质保障和服务支持的可能性。

通用机器视觉智能检测工具是一种应用计算机视觉技术和人工智能算法，对产品进行自动化质量检测和缺陷识别的技术。它主要利用摄像头、传感器和图像处理软件等设备，通过获取、处理和分析图像来判断产品的合格性，再进行剔除不合格品、调整生产线等后处理操作，同时将检测结果反馈给生产管理系统，帮助生产人员了解生产线运行状况，以及时调整工艺参数和生产计划。

传统机器视觉外观检测需要大量算法，对新手不友好且耗时。而DLIA工业缺陷检测系统软件由深圳虚数开发，使用了深度学习智能算法，无需编写算法，只需提供图像标注数据即可实现高效检测，减少专业工程师，人工素质不高的地方也能轻松应对。只要图像数据能够体现的缺陷，DLIA都可以检测出来。它还可以集成各种系统，在制药、汽车、纺织等行业广泛应用。同时，它还可以解决高速生产线、复杂产品和模糊缺陷检测时难以兼顾质量保证和生产效率的问题。目前，通用机器视觉智能检测工具已从单一质检工具进化为全球化生产的战略基础设施，以通用机器视觉智能检测工具为核心构建产品智能生产体系，在属地化生产中实现“柔性制造”与“刚性品质”的统一，最终形成不可替代的全球竞争力。