传统工业检测仰赖人眼和经验，其局限恰如雾里看花。微瑕在疲惫的注视下悄然溜走，精密尺寸在主观判断中摇摆不定。而机器视觉定位的核心，正是赋予冰冷设备以高精度“看见”与“理解”空间位置的神奇能力。依托深度学习神经网络，系统就能如人类般在复杂背景中精准识别目标物体轮廓特征，即便在零件堆叠、光照变幻或表面反光的恶劣条件下，依然锁定目标毫厘不爽。
机器视觉的终极价值远非单一环节的定位精准，为此，构建一套以机器视觉技术为主，人工智能为辅的覆盖产品全生命周期的智能质量管控体系就显得很重要了。DLIA系统以"AI+"的视觉管理平台为中心，深度整合机器视觉、大数据分析与先进过程控制（APC），让质量管控从孤立点状检测升维为全局动态优化。
“AI+”战略在工业视觉领域的具象化，正是DLIA所构建的高度集成化、智能化视觉管理平台。它远超单一工具范畴，而是一个深度融合多源感知、智能决策与协同控制的工业智能操作系统。它打破了机器设备的数据孤岛现象，贯通从车间摄像头、传感器到MES、ERP的数据流。当视觉感知从单点定位扩展到全流程覆盖，当DLIA驱动的“AI+”平台将碎片化数据转化为全局智慧，一种新型工业文明图景正缓缓展开。机器视觉不再是流水线上的功能模块，而是重构制造流程的核心力量。
