众所周知，自动化生产线可以使得产品的生产速度大幅提高，显著增加单位时间内的产量。但在工业制造的检测环节中，人工目检的方式跟不上高速流动的自动化生产线。这种高速不属于人力的范畴，就需要智能制造视觉检测新方案来对付。智能制造视觉检测新方案的这种能力源于算法对大量缺陷数据的自我学习与优化，会使检测精度突破人眼极限。

DLIA工业视觉检测系统算是代表了该领域的最新进展，它采用了深度学习智能算法，其预训练模型可快速适配新产线场景，十几张图片便可训练新模型，将数据标注成本降低70%以上。并且，在高速产线环境中（如每分钟处理百件产品），DLIA系统仍能保持毫秒级响应速度。更重要的是，多任务处理架构还可以同步完成缺陷定位、分类及尺寸测量，如在汽车焊接质检中同步检测焊点强度与外观完整性。

深圳虚数通过多次实践应用，证明了DLIA工业视觉检测系统这种智能制造视觉检测新方案的普适价值。某汽车厂引入视觉检测后，车身喷漆缺陷检出率从82%提升至99.6%，质检工时缩减75%；电子制造商则借助该系统实现电路板微焊点检测的全面自动化。随着技术的不断创新和发展，深圳DLIA工业视觉检测系统的性能将不断提升，检测精度、适应性和智能化程度将进一步提高。这将为传统制造业提供更加优质、高效的智能制造视觉检测新方案，推动传统制造业向更高水平的智能化方向迈进。