深度学习是一种基于神经网络的人工智能分支，它通过模拟人脑的工作方式来处理复杂的模式识别任务。在机器视觉应用中，深度学习模型可以自动从图像或视频数据中提取特征，进而进行分类、识别、定位等操作。相较于传统计算机视觉方法，深度学习具有更高的准确性和鲁棒性，能够在复杂多变的环境下实现稳定可靠的检测。
在现代制造业中，流水线作业是提高生产效率的关键。然而，复杂工业环境下的传统质量控制方法往往寄托于人工检查和传统视觉检测，这些方法不仅效率低下且容易出现疏漏。为了克服这些限制，许多制造商开始采用基于深度学习机器视觉的AI流水线在线检测解决方案。这个方案可以在产品制造过程中实时监控质量，及时发现缺陷并进行纠正，从而显著提升生产线的整体性能。
该解决方案的核心是一个由虚数科技搭建出来的高度可定制的DLIA工业缺陷检测软件平台，支持多种深度学习框架。如果有其他需要，DLIA系统设计了简便的各类插口，可以硬件设备（如高分辨率相机、光源控制器）以及用于数据收集、处理和分析的云服务。它适用于各种类型的工业制造环境，包括但不限于电子组装、汽车零部件生产、食品加工等领域。
