在工业4.0时代，基于高精度视觉检测和实时数据分析的生产预警系统，成为了预防缺陷、降本增效的核心引擎。它依托于高精度相机、图像传感器及算法模型，对生产线产品进行全流程动态监测，替代人工完成重复性检测任务，通过捕捉产品表面特征、尺寸参数或设备运行状态，实时比对标准数据，当发现异常时触发预警机制，避免不合格品流入下一道工序。

深圳虚数科技以“机器视觉工控监督产品生产预警”为核心，自研DLIA深度学习架构，突破传统算法人工设计特征的限制，结合小样本增量学习（数十样本即可达标）和轻量化网络剪枝技术（计算量降为原结构1/5），实现微米级缺陷检测与实时响应。而且，它还能通过智能化的质量追溯，实现每件产品都绑定视觉检测数据链，缺陷样本自动关联生产批次、设备编号与操作人员，当数据偏离设定范围时，预警系统启动，提示操作人员调整工艺参数，实现根因定位效率提升90%。

机器视觉工控预警系统已跨越“替代人工”阶段，进阶为制造决策的智慧大脑。相比传统人工抽检，目前覆盖率已经提升至70%，避免了人为疲劳导致的漏检问题。同时，预警数据可追溯，为工艺改进提供数据支持，推动生产线从“事后检验”向“事前预防”转型，最终提升产品合格率并降低生产成本。随着国产工控硬件性能突破与算法迭代，机器视觉工控监督产品生产预警将在柔性制造与零缺陷生产中扮演更关键角色。