隨著科技的不斷進步，工業自動化與智能化已經成為不可阻擋的潮流。在這個大趨勢下，AI機器視覺作為一種強大的缺陷檢測技術手段，正在對工業進行深刻的重塑。自動化使得生產過程中的重復性操作能夠由機器精確執行，大大提高了生產效率，減少了人為誤差。智能化則進一步賦予了工業生產系統自主學習和決策的能力。通過大數據分析、人工智能算法等技術，工業設備能夠根據生產數據進行自我優化，這在很大程度上提高了生產的可靠性和穩定性。
AI機器視覺通過圖像采集設備獲取產品的圖像，然后利用算法對圖像進行分析，從而檢測出產品是否存在缺陷。其基本原理是將采集到的圖像與預先設定的標準圖像或模型進行對比。目前，AI機器視覺在眾多工業領域都有應用，如食品包裝行業中的異物檢測、制藥行業中的藥品包裝完整性檢測等。在這些應用中，機器視覺能夠以較快的速度和較高的精度完成檢測任務，在一定程度上保障了產品的質量。在面對一些復雜的工業環境和更細微的缺陷檢測時，它還可以通過深度學習算法可以通過大量的樣本數據進行訓練，從而更加準確地識別出復雜的缺陷類型。
在生產過程中，隨著產品的不斷變化或者生產環境的改變，AI機器視覺系統要做到實時調整檢測算法和參數。例如，當生產線上更換了一種新的產品類型時，AI機器視覺系統需要做到快速學習新的產品特征，并適應新的檢測要求，而且還要無需進行大規模的重新編程。這些復雜的需求讓“深圳虛數”有了自身的定位，自研并開發出了DLIA工業缺陷檢測軟件。在DLIA里，深圳虛數還針對數據獲取與標注等難題，采用了數據增強和合成技術。通過對現有的少量樣本數據進行旋轉、翻轉、縮放等操作，增加其數據的多樣性，在一定程度上彌補了數據的不足。
