在工业制造与智能技术深度融合的背景下，机器视觉非接触式检测系统凭借其高效、无损、高精度的特性，正成为现代生产体系中的核心。非接触式检测系统的核心在于通过对复杂目标的视觉图像的精准识别，实现目标信息的远程捕获与解析。与传统的接触式检测相比，机器视觉非接触式检测系统的优势在于消除机械磨损带来的误差，同时避免了因物理接触导致的样本污染或损伤。
传统的视觉检测受限于固定规则与有限样本，难以应对复杂场景下的动态变化。而深度学习驱动的机器视觉非接触式检测技术，通过卷积神经网络（CNN）与Transformer架构的结合，实现了高鲁棒性与高泛化能力的协同优化。例如，针对表面缺陷检测，深度学习模型可通过注意力机制聚焦于微小裂纹或变形区域，并结合上下文信息排除环境噪声干扰。此外，自监督学习的应用也使得系统能够在有限标注数据下完成模型训练，显著降低了对人工标注的依赖。
在复杂多目标优化场景中，深圳虚数的机器视觉非接触式检测系统——DLIA工业缺陷检测展现出了强大的智能决策优化能力。在工业生产中，往往需要同时考虑多个目标的优化，如提高产品质量、降低生产成本、提高生产效率等。这些目标之间可能存在着相互冲突和制约的关系，如何在这些目标之间找到一个最优的平衡点，是一个极具挑战性的问题。
DLIA工业缺陷检测系统将决策问题转化为多智能体博弈模型。在这个模型中，每个决策节点（如设备参数、能耗阈值等）都可以看作是一个智能体，它们之间既存在竞争关系，也存在协作关系。通过深度强化学习不断地尝试不同的动作，并根据环境反馈的奖励信号来调整自己的行为，从而逐步找到最优的决策策略，在复杂的生产环境中快速、准确地做出决策，提高生产效率和产品质量。例如，在生产过程中，DLIA根据实时的生产数据和检测结果，自动调整设备参数，以达到最佳的生产状态。未来，虚数科技将会不断地探索和研究新的技术和方法，进一步提高非接触式检测系统的性能和智能决策能力，为工业制造和社会发展带来更多的便利和价值。
