传统的视觉检测受限于固定规则与有限样本，难以应对复杂场景下的动态变化。而深度学习驱动的机器视觉非接触式检测技术，通过卷积神经网络（CNN）与Transformer架构的结合，实现了高鲁棒性与高泛化能力的协同优化。例如，针对表面缺陷检测，深度学习模型可通过注意力机制聚焦于微小裂纹或变形区域，并结合上下文信息排除环境噪声干扰。此外，自监督学习的应用也使得系统能够在有限标注数据下完成模型训练，显著降低了对人工标注的依赖。
在复杂多目标优化场景中，深圳虚数的机器视觉非接触式检测系统——DLIA工业缺陷检测展现出了强大的智能决策优化能力。在工业生产中，往往需要同时考虑多个目标的优化，如提高产品质量、降低生产成本、提高生产效率等。这些目标之间可能存在着相互冲突和制约的关系，如何在这些目标之间找到一个最优的平衡点，是一个极具挑战性的问题。
DLIA工业缺陷检测系统将决策问题转化为多智能体博弈模型。在这个模型中，每个决策节点（如设备参数、能耗阈值等）都可以看作是一个智能体，它们之间既存在竞争关系，也存在协作关系。通过深度强化学习不断地尝试不同的动作，并根据环境反馈的奖励信号来调整自己的行为，从而逐步找到最优的决策策略，在复杂的生产环境中快速、准确地做出决策，提高生产效率和产品质量。例如，在生产过程中，DLIA根据实时的生产数据和检测结果，自动调整设备参数，以达到最佳的生产状态。未来，虚数科技将会不断地探索和研究新的技术和方法，进一步提高非接触式检测系统的性能和智能决策能力，为工业制造和社会发展带来更多的便利和价值。
