智能机器视觉识别系统是铸件溯源管理的重要基础，它能赋予机器设备类似人眼的视觉能力和大脑的决策能力。在这个系统里，深度学习算法起到关键作用，其强大的模式识别和自我学习能力，让智能机器视觉识别系统在复杂环境下对铸件相关的二维码和字符实现快速、准确地定位和识别。

在铸件表面上的二维码解码环节，系统运用图像分割和特征提取技术精确识别并解码二维码中的信息，无论是铸件包装上的微型二维码，还是有磨损、污染或扭曲变形的二维码，都能在短时间内有效解码，大大提升了铸造生产、铸件物流仓储等环节的信息化管理水平。对于字符识别方面，智能机器视觉识别系统也可以通过集成深度学习OCR应用预处理（如去噪、二值化图像）、特征提取（如笔画、轮廓等文字特征）和识别（特征与预设文字模板比对）等步骤，将图像中的文字信息转换为可编辑和可搜索的文本格式，为铸件溯源管理提供文字信息支持。

智能机器视觉识别系统有助于建立完整的铸件产品生命周期档案，从原材料采购、生产加工、质量检验，到物流配送、销售终端直至消费者使用阶段，都能实现全程可视化跟踪与追溯，确保铸件产品质量安全，同时也有助于优化铸造企业的供应链管理、提升客户服务体验。此外，在铸造过程中，机器视觉技术可以对铸件表面进行检测，例如通过采集铸件表面图像，利用图像处理算法分析图像来发现表面缺陷等，这些检测信息也可作为溯源管理的一部分内容，记录铸件的质量情况。

目前，在一些先进的制造企业中，通过建立智能工厂，实现了生产设备的自动化运行、物料的自动配送以及产品的自动识别检测。由深圳虚数搭建的DLIA工业深度学习开发平台实现工业复杂缺陷自动化检测的问题，具有实时缺陷分类与检测的功能，支持新增缺陷标注与再训练，收集缺陷越多，检错率越高，越用越准确。深圳虚数致力于“让每个工厂都轻松拥有AI视觉检测能力”而不断探索与创新，为客户提供量身定制的机器视觉解决方案，助力企业实现数字化、智能化转型。