从本质上讲，AI机器视觉系统就是利用人工智能和计算机来代替人眼来进行各种测量和判断的系统。它整合了光学、机械、电子、计算机软硬件等多方面的技术，横跨计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。在工业生产中，它可以精确地检测产品的外观缺陷，例如在电子制造业中，它能够检测微小电子元件表面的划痕、焊点的质量等。

在现代工业生产中，我们可以通过及时发现生产过程中的缺陷，以此避免缺陷产品在后续工序中的继续加工，减少浪费。生产线上快速准确的质检能够确保生产线的顺畅运行，减少因停机检查和调整而造成的时间损失，实时的缺陷检测可以确保产品质量符合标准，减少次品率。而且，我们还可以根据这些已经了解过的产品的质量状况数据用于产品质量的追溯，在出现质量问题时能够快速定位问题产品的批次和生产环节。

AI机器视觉的“AI”的加入就是让机器视觉系统根据深度学习模型的训练结果来检测和识别表面缺陷。一些深度学习视觉智能检测系统，如虚数科技研发的DLIA深度学习平台，在处理小而轻微的缺陷、瑕疵方面表现出色，即使是对比度比较低的图像中的缺陷也能检测出来。通过标记缺陷进行训练，初始检测率能达到95% - 98%，随着训练次数增多可无限接近于100%，只要图像能够体现的缺陷都可以被检测出来。

目前，虚数科技已经加大了对人工智能算法研发的投入，结合深度学习、强化学习等技术，采用迁移学习等方法，减少算法开发的时间和成本。并且，我们还在不断的扩展缺陷检测与识别算法，优化DLIA深度学习模型。虽然目前还面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，虚数科技相信DLIA深度学习平台将在工业质检领域发挥重要作用，推动工业生产向更高质量、更高效率的方向发展。