在现代工业生产和许多实际应用场景中，产品生产时的复杂缺陷的识别与分类一直是质量控制中的难题。随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习模型的兴起，“视觉检测+AI”的方式为解决这一难题提供了新的思路和方案。通过训练深度学习模型，可以让机器视觉系统实现对复杂缺陷的精准识别与分类，从而大大提高质量控制的效率和准确性。

深度学习是一种强大的机器学习算法，它能够从大量数据中学习复杂模式和特征。这些模型在计算机视觉领域得到了广泛的应用，包括图像识别、目标检测和图像分割等相关任务。深度学习模型通常由多个层组成，每层执行特定任务，例如特征提取、特征转换和分类。这些层堆叠在一起，形成一个深度神经网络。深度学习模型通过反向传播算法进行训练，该算法调整网络权重以最小化损失函数。

在AI视觉检测中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型。CNN的结构通常包含卷积层、池化层和全连接层等。卷积层应用卷积运算符提取图像中的特征，卷积运算符是一个小滤波器，在图像上滑动，计算每个位置的加权和。池化层则用于减少特征图的空间维度，同时保留重要信息，其运算通常采用最大池化或平均池化。全连接层将每个神经元与前一层的所有神经元连接起来，最终实现对图像的分类或检测任务。

通过AI视觉检测对复杂缺陷进行精准识别与分类，可以及时发现产品中的缺陷，减少误判，避免有缺陷的产品流入下一道工序或者进入市场，相比于人工检测速度更快。而且由虚数科技开发的DLIA工业缺陷检测可以与生产线无缝集成，实现自动化检测，提高整个生产流程的效率。同时，也可以降低人工检测的成本，因为DLIA系统可以长时间稳定运行，不需要休息，并且随着产业链的发展，设备成本也在逐渐降低。DLIA将为众多行业的产品质量提升、成本降低和生产效率提高提供强有力的支持，推动AI视觉检测、工业生产和其他相关领域向智能化、高效化方向发展。