早期产品质量检测主要依靠人工完成，但随着制造业规模化和工业自动化发展，出现了具有高精度、高速度、高准确度等优势的基于人工智能的工业视觉检测。它通过计算机视觉和机器学习辅助异常检测，利用深度学习模型对图像进行分析。以满足质量要求的完美产品图像样本为基础，模型学习识别不同类型的缺陷，将产品分类为有缺陷或无缺陷，还能根据缺陷严重程度、类型或状态进行分类。如在微电子行业，深层神经网络能检测人眼看不见的微小形态变化，然后及时采取预防措施。
工业视觉检测产生的实时数据流包含了产品缺陷、生产状态等丰富信息。这些数据能及时反馈生产过程中的问题，根据检测到的缺陷信息，自动调整生产设备的参数，如调整加工速度、温度、压力等，以减少缺陷产品的产生，实现产线的自调节，避免缺陷产品流入下一个生产环节，从而提高整体生产质量。
不仅如此，工业视觉检测的实时数据流还能为企业的生产管理提供有力支持。通过对这些数据的分析，企业可以深入了解生产过程中的薄弱环节，通过实时监控和分析生产数据，实现生产资源的优化配置，提高生产效率和产品质量，从而在激烈的市场竞争中占据优势。同时，这些数据也可以用于预测性维护，提前发现设备的故障隐患，避免因设备故障导致的生产停滞，降低企业的生产成本。
凭借其实时数据流的特性，工业视觉检测在智能制造领域展现出了巨大的价值，从精准的缺陷识别到灵活的产线自调节，再到为生产管理提供多维度支持，极大地推动了制造业的高质量发展。在工业视觉检测的道路上，深圳虚数以其领先的DLIA工业缺陷检测系统和创新的智能质检解决方案脱颖，广泛应用于农业与食品加工、汽车制造、电子与半导体、医疗制药、金属零件、产品包装、安防监控、等各个行业，成为这个时代时代科技创新的关键力量。
