在现代制造业中，产品质量控制是至关重要的环节。深度学习与机器学习工业视觉软件的结合，为产品瑕疵自动检测带来了新的解决方案，同时也成为制造业智能转型升级的关键因素之一，并且能够通过一键部署的方式便捷地应用于生产环境中。

在一些电子产品的生产线上，有数据显示，人工检测的误差率可能会高达10% 。如果工人长时间检测微小的电路元件瑕疵，眼睛疲劳后检测准确率会大幅下降，这对于高质量要求的产品来说是不可接受的。而且人工检测无法对大量的检测数据进行有效的存储和分析，难以从数据中挖掘出有价值的信息来改进生产工艺。

为了在制造业规模的扩大和生产速度的加快的同时，产品瑕疵自动检测能够跟上生产节拍，实现智能转型升级一键部署。虚数科技根据深度学习与机器学习工业视觉软件的结合，自研出了DLIA深度学习平台。它可以与各种工业相机相连接，实时采集产品图像，并进行预处理，如去噪、增强和滤波等操作，提高图像质量，为后续的瑕疵检测提供清晰的图像数据。

一键部署使得DLIA深度学习平台在生产线上的应用变得简单快捷。企业不需要复杂的技术操作就可以将智能视觉软件安装并配置到生产设备上。拍摄—>标注—>预训练—>部署—>自动检测，DLIA就可以自动识别生产线上的工业相机、设置检测参数等。

更为重要的是，虚数科技已经实现了对DLIA非监督的小规模应用。非监督能够在无需预先知道所有可能缺陷种类的情况下，通过分析大量图像数据的内在结构和模式，发现潜在的异常或规律，从而有效地从大量的工业生产图像流中自动识别出潜在的缺陷。这一特性对于提高质量控制水平、降低人工检测成本及提高生产效率具有重要意义。未来，伴随着DLIA深度学习平台的不断应用和发展，虚数科技将会让产品瑕疵自动检测变得更加智能化、精准化、简易化，为制造业的高质量发展提供更有力的支撑。