当今的工业领域竞争激烈，作为企业立足关键的产品质量和生产效率正陷入技术停滞，无法完成智能化改革升级。在传统的工业生产中，人工检测是质量把控的主要手段，然而人眼的疲劳度、主观判断差异以及物理接触可能带来的二次损伤，使得人工检测成为制约产能与良率提升的瓶颈。同时，传统的机器视觉系统大多依赖于预定义的特征匹配和固定算法，其识别能力往往显得不足。而且，面对快速变化的产品线或需要频繁调整检测标准的情况，传统视觉系统调整和重新编程的成本高、耗时长，难以快速适应生产需求的变化。
智能机器视觉是通过图像传感器和计算机算法模拟人类视觉感知，进而实现对物体进行识别、测量、定位等功能。与人工目检相比，智能机器视觉不受疲劳、情绪等主观因素影响的同时，又无需像传统机器视觉那样频繁调整检测标准和重新编程，具有高度稳定性和准确性，可以连续无间断地进行高速、高精度的质量检测工作。从根本上赋能现代化流水线，这不仅实现了对产品缺陷的“无接触”精准捕捉，更通过智能决策优化了整个生产流程。这种无接触的检测方式避免了物理接触可能带来的二次损伤，提高了产品的良率和生产效率。
在高速流水线上，智能机器视觉系统的优势更加凸显。以深圳虚数基于深度学习和机器视觉自研的DLIA工业缺陷检测工具为例，无论是金属部件的微小划痕、注塑产品的熔接痕、纺织品上的色差与断纱，还是精密电子元件的焊点异常或印刷电路板的线路缺损，DLIA都能在毫秒级时间内完成产品精准定位、瑕疵识别和缺陷分类。这种能力尤其适应复杂多变的生产环境，即便在高速运行的流水线上，面对反光材质、曲面结构或背景干扰，也能保持极高的识别准确率与稳定性。
