智能化是制造业发展的必经之路，要提高生产效率和管理上的水准，就需要提高对生产运维各环节的数据采集...
智能化是制造业发展的必经之路，要提高生产效率和管理上的水准，就需要提高对生产运维各环节的数据采集、处理和利用效率。但目前大多数的传统工厂的很多设备都是独立运行，设备正常运行状态、生产数据无法共享并做多元化的分析，从而形成了信息孤岛。随只能制造的趋势不断加深入、生产规模的扩张、生产线自动化程度的提升、生产数据使用率的提升等等使得“智能工厂”成为越来越多制造业发展的趋势和目标。
近些年来，工业视觉行业的蓬勃发展证明了“智能工厂”并不是一个空头口号，且中国人机一体化智能系统产值增速与工业机器视觉市场规模增速呈正相关。2022年，工业视觉市场规模为223亿，预计到2026年将超过500亿，复合增长率为25%。该行业整体发展速度较快，技术突破将对其产生较大影响。
工业机器视觉在很多情况下，又被称为缺陷检验测试、缺陷分割，是指机器通过视觉传感器（摄像头），将被摄取目标的像素分布、亮度、颜色等信息统统转化为图像信号，并通过运算抓取图像中目标物的特征从而对目标物特征进行识别，最后将缺陷像素从背景中分割出来，实现良品与瑕疵品的区分。
虚数科技依托在机器视觉领域多年的探索和创新，推出了DLIA工业缺陷检验测试系列软件，为“智能工厂”提供稳定、可靠的性能保障。在工业机器视觉领域，DLIA工业缺陷检验测试进一步拓展了深度学习技术市场应用的深度和广度，降低了相关场景的局限性，是深度学习技术在工业机器视觉领域的再度创新。DLIA工业缺陷检验测试的应用，提高了对生产运维各环节的数据采集、处理和利用效率的同时，间接提高了生产效率和管理水平。
智能制造慢慢的变成了了全球制造业发展的新趋势，智能设备和生产手段在未来必将广泛替代传统的生产方式。目前，我国在智能测控、数字控制机床、机器人、新型传感器、3D打印等领域，初步形成完整的产业体系。但整体看来，我国制造业发展仍然以简单地扩大再生产为主要途径，通过智能产品、技术、装备和理念改造提升传统制造业的任务艰巨而迫切，DLIA工业缺陷检验测试的推广和应用仍然任重而道远。返回搜狐，查看更加多
