在标贴大规模生产过程中，标贴的字符图标可能存在各种微小的缺陷，人工检测不仅耗时耗力，且难以达到高效精确的要求。而传统机器视觉则主要依赖于预定义的规则和算法对图像进行分析，识别物体的位置、形状、颜色等特征，在面对复杂、多变且细节丰富的场景时，其识别精度和适应性往往受到限制。机器视觉技术与深度学习算法相结合的缺陷检测方案算是顺应时代而生，尤其是虚数科技研发的DLIA工业缺陷检测系统。
传统的质检方式无法满足日益提高的质量标准和快速响应的市场需求，因此，引入基于机器视觉的深度学习缺陷检测成为标贴行业发展的必然趋势。深度学习作为人工智能的一个分支，其强大的表征学习和模型泛化能力为机器视觉缺陷检测带来了革命性的提升。在标贴的检测场景中，深度学习网络可以通过训练大量带有标注的样本数据，自动提取出复杂的高维特征，并构建出能够准确区分正常与异常的决策边界，有效提升了缺陷检测的精度和鲁棒性。
虚数科技凭借其在人工智能和计算机视觉领域的深厚积累，成功研发了DLIA（Deep Learning Industrial Application）工业缺陷检测系统。它深度融合了深度学习算法与机器视觉技术，针对标贴缺陷检测进行了深度优化，无论是印刷不全的字符、缺损的图标还是细微的颜色偏差，都能做到快速、准确地识别并分类，极大地提高了生产线的品质管控效率和准确性。
随着深度学习在机器视觉领域的广泛应用，以及DLIA工业缺陷检测在各个领域的成功实践，让DLIA工业缺陷检测系统不单单只是标贴的专属，正如它的名字“工业”，它近乎涵盖了一整个“工业”的缺陷检测。虚数科技相信，跟着技术不断迭代的脚步，这项技术能在更多领域发挥更大价值，助力中国制造向中国智造的转型升级。
