在探讨我国智能制造的未来时，我们不可避免地要关注其底层人员的演进。与传统的制造业生产模式相比，智能制造凭借其高度的自动化、数据驱动、灵活柔性、互联性以及智能决策等特点，提升了制造业的效率和效益的同时，还解决了制造业面临的人才结构性问题。例如，高温、高危、高精度场景下的产品质量检测环节的人工难题。

机器视觉无接触缺陷检测通过高分辨率工业相机、红外热成像设备等非接触式传感装置采集产品表面及内部结构数据，结合深度学习算法实现微米级缺陷识别。相较于传统人工目检或接触式探伤，机器视觉无接触缺陷检测突破了物理接触带来的人工损伤风险，尤其适用于金属铸造、玻璃生产等对表面完整性要求极高的场景。

作为该领域的先行者，深圳虚数科技自主研发的DLIA工业缺陷检测平台，深度融合立体视觉与多传感器融合技术，可精准捕捉注塑件熔接痕、电路板微短路等传统二维视觉难以识别的复杂缺陷。无接触特性带来的不仅是安全性提升，更重构了生产节拍的控制逻辑。机器视觉无接触缺陷检测系统以每秒超千帧的图像处理速度，在光伏硅片分选、药品包装检测等场景中实现毫秒级响应。机器视觉无接触缺陷检测将彻底重构工业生产制造的标准体系，重新定义人的价值维度。