针对高温导致的图像退化问题，高温高压的AI机器视觉识别系统构建了多尺度残差增强网络，其双分支结构分别处理热辐射噪声与运动模糊特征。主干网络采用改进的ConvNeXt架构，通过扩张卷积层捕获大范围热分布特征；辅助网络则聚焦于局部微缺陷的纹理增强，两者通过特征金字塔进行跨尺度信息融合。这种架构在1200℃钢坯表面检测中，将裂纹识别率从传统算法的72%提升至93%。
深圳虚数通过DLIA工业缺陷检测，将这些架构集成部署在FPGA芯片上的轻量化推理引擎上，利用动态通道剪枝策略将模型计算量压缩40%，同时通过张量分块处理技术实现每秒120帧的实时分析。更关键的是，DLIA系统引入了环境参数自适应的在线学习机制，当检测到气压波动超过阈值时，自动触发迁移学习模块更新特征提取器的权重参数，确保识别模型持续适应工况变化。这些机制将系统的误报率降低至0.3%以下，满足工业级检测的严苛要求。
在全球制造业向高端化、智能化、绿色化、融合化方向发展的大趋势下，传统高温高压的制造业环境下的转型升级迫在眉睫。这不仅是企业提高自身竞争力、实现可持续发展的必然选择，也是我国建设制造强国、推动新型工业化进程的关键环节。通过对制造业的转型升级，传统制造业可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强创新能力，从而更好地适应市场需求的变化。DLIA工业缺陷检测致力于“让每个工厂都轻松拥有AI视觉检测能力”而不断探索与创新，提供量身定制的AI机器视觉检测解决方案，助力企业实现数字化、智能化转型。
