在工业生产中，钢铁的运用非常广泛，它为制造各种机械设备提供了最基本的材料，属于基础材料工业的范畴，在一定意义上说，一个国家钢铁工业的发展状况也反映其国民经济发达的程度，但是工业生产不只有粗枝大叶，还有精雕细刻，生产特殊使用的钢铁金属表面有缺陷，直观的向客户展示了其质量的不达标，因此如何快速检测出表面缺陷就是在生产中需要考虑的问题。

如何使钢铁产品的质量更进一步，除了创新生产技术以外，严格把控质量检测的标准也非常重要。人工检测成本高、效率低且容易疲劳造成漏检，传统方法对缺陷检出率不高且方案设计复杂，而DLIA人工智能工业缺陷检测系统就可以解决这些问题，有人工智能管控质量检测，避免人工检测成本高、效率低的问题。

DLIA人工智能工业缺陷检测系统术主要目的是将疑似缺陷的部分从钢材大背景图像中分离出来，然后从这些区域中分割并标记出缺陷所在的具体位置，获得完整的缺陷图像，该系统包括了图像预处理，感兴趣区域搜索，图像分割。图像识别方法主要目的是将缺陷图像中的特征进行提取，并利用这些特征通过机器学习来判定获得未知缺陷的类型，该技术包括了特征提取，降维，图像分类等方法。

DLIA人工智能工业缺陷检测系统中的机械视觉钢材表面缺陷检测，其成像单元能够实现对钢铁图像数据的压缩及图像的清晰表达，缺陷分析单元实现对缺陷类型的正确理解，对缺陷进行统计，获得工艺中需要的数据，从而指导钢铁金属的生产作业。

DLIA人工智能工业缺陷检测系统可以提高效率、简化操作、提高产品质量、降低工业流程的成本和浪费。工业缺陷检测是工业自动化、智能化的基础，其行业的制造商都依靠我们的系统来检测生产设施的产品表面瑕疵或缺陷。智能化、自动化、数字化、信息化是未来制造业的发展大趋势，虚数科技致力于制造业工厂缺陷检测，让制造业第一步数字化升级从视觉缺陷检测开始，虚数科技永远等待您的来电。