DLIA系统采用了先进的深度学习算法为核心技术，该系统能够模拟人脑神经网络进行特征学习与模式识别，对高速生产线上的食品软包装进行实时、全方位的表面缺陷检测。无论是微小的划痕、色差、油墨污染，还是复杂的图案缺失、印刷重影等问题，都能被DLIA系统敏锐捕捉并精确分类。
通过高分辨率工业相机采集软包装表面的高清图像，结合优化设计的照明方案，确保了各种潜在瑕疵能够在图像中清晰显现。随后，利用深度卷积神经网络进行图像处理与智能分析，实现从海量数据中快速准确地定位缺陷位置，并依据预设标准判断是否符合质量要求。
食品工业也是工业，DLIA工业缺陷检测系统的智能化和自学习特性使得它能适应不同种类、规格的食品软包装检测需求，为实现食品制造业的质量智能化升级提供了强有力的技术支撑。虚数科技以深度学习为核心的工业缺陷检测技术在食品软包装表面检测领域的实践，不仅彰显了科技创新对于产业升级的推动作用，更是食品行业的高质量发展转型升级的证明。
