微小缺陷的工业制造缺陷检测在制造业中起着至关重要的作用，以至于引起了广泛的关注。现有的主要挑战是相对于大尺度的表面区域，缺陷的尺寸较小，并且缺陷样本较少。为了解决这个问题，虚数科技提出了一种新的机器视觉方法来自动识别单个图像中工业制造缺陷检测可能出现的微小缺陷。

结合卷积神经网络的生成对抗网络，通过生成的伪缺陷图像样本来保证微小表面缺陷检测的准确性。此外，利用伪变分图像技术，扩大了缺陷检测训练样本的有限数据集。通过在不同类型表面图像样本上的验证结果表明，该方法可以显著提高现有方法的性能，同时达到99.7%的缺陷检测精度。

“将工业制造缺陷检测系统融入到更多产业的生产线上，实现降本增效。”多年来，虚数科技在多项关键技术能力上取得持续突破，沉淀了多项发明专利和多项软著认证，在AI算法、图像采集、数据分析、深度学习、操作系统等方面形成持续迭代的领先，在家电、纺织、3c、新能源、食品、医药、物流等行业不断推出功能优越、引领行业的工业制造缺陷检测解决方案，并实现工业制造缺陷检测系统应用的场景落地。