随着科技的不断进步，工业自动化与智能化已经成为不可阻挡的潮流。在这个大趋势下，AI机器视觉作为一种强大的缺陷检测技术手段，正在对工业进行深刻的重塑。自动化使得生产过程中的重复性操作能够由机器精确执行，大大提高了生产效率，减少了人为误差。智能化则进一步赋予了工业生产系统自主学习和决策的能力。通过大数据分析、人工智能算法等技术，工业设备能够根据生产数据进行自我优化，这在很大程度上提高了生产的可靠性和稳定性。
AI机器视觉通过图像采集设备获取产品的图像，然后利用算法对图像进行分析，从而检测出产品是否存在缺陷。其基本原理是将采集到的图像与预先设定的标准图像或模型进行对比。目前，AI机器视觉在众多工业领域都有应用，如食品包装行业中的异物检测、制药行业中的药品包装完整性检测等。在这些应用中，机器视觉能够以较快的速度和较高的精度完成检测任务，在一定程度上保障了产品的质量。在面对一些复杂的工业环境和更细微的缺陷检测时，它还可以通过深度学习算法可以通过大量的样本数据进行训练，从而更加准确地识别出复杂的缺陷类型。
在生产过程中，随着产品的不断变化或者生产环境的改变，AI机器视觉系统要做到实时调整检测算法和参数。例如，当生产线上更换了一种新的产品类型时，AI机器视觉系统需要做到快速学习新的产品特征，并适应新的检测要求，而且还要无需进行大规模的重新编程。这些复杂的需求让“深圳虚数”有了自身的定位，自研并开发出了DLIA工业缺陷检测软件。在DLIA里，深圳虚数还针对数据获取与标注等难题，采用了数据增强和合成技术。通过对现有的少量样本数据进行旋转、翻转、缩放等操作，增加其数据的多样性，在一定程度上弥补了数据的不足。
