当今社会是一个日新月异，不断发展的信息化时代。科技的发展越来越先进，工业水平也在不断地提高，逐渐走向智能化生产的道路。

在工业生产制造中，由于加工、设计、机床生产设备故障和工况恶劣等因素，制造产品极易发生产品内部孔洞、凹陷和擦伤等缺陷，及时识别产品的缺陷是提高生产质量和生产效率的有效途径。工业产品或零部件的大多数缺陷特征都极其微小，数据采集存在极大问题。虽然，在工业相机帮助下，短时间可以获得大量图片。但是，人工筛选不仅浪费时间效率，而且需要大量的人工成本。因此，缺陷检测具有非常重要的研究意义。

深度学习技术的出现，为带来了新的曙光，不仅可以适应恶劣的环境，其高精度、高效率、升级维护简单等特点，使之在这一领域应用越来越广。使用DLIA人工智能工业缺陷检测可准确、高效地对缺陷进行检测分类。除了可以提高精度之外，基于深度学习的方法还能让机器视觉应用更加灵活可靠，这是传统方法无法做到的，或者需要投入大量人力物力才能实现。

今天我们就为大家分享一些合作伙伴运用DLIA完成的压钉缺陷检测案例。