工业识别视觉检测系统​的应用及未来使用趋势

在工业生产领域，尤其是涉及到生产管理追溯的问题，我们就绕不开工业识别视觉检测系统，通过对前置的赋码读取等方式，我们可以轻松的了解每一件原料，甚至每一个产品的“前世今生”，通过这样的方式，我们可以完善整个生产线的闭环生态管理，全程透明化的生产模式，不仅可以让生产管理更加方便，更是可以提升市场的信赖感。

将深度学习模块引入工业识别视觉检测系统，不仅可以让DLIA视觉识别平台快速、敏捷、自动地识别出待测产品的诸多缺陷，如产品工艺缺陷、产品LOGO、铭牌漏装、外观整洁度等问题。更重要的是，该视觉识别平台能够对非标准变化因素有良好的适应性，即便检测内容和环境发生变化，DLIA工业识别视觉检测系统也能很快地予以适应，省去冗长新特征识别、验证时间。同时这一方案也能有效地提高检测的鲁棒性，令识别率高达 99.81%，克服了传统视觉检测过于依赖图像质量的问题。

从当前行业的大的形势来看，未来一定是智能前端，也就是说设备要具有人工智能分析的能力，而另外一方面市场更加倾向于软硬件一站式解决方案，其中的优势更在于软件系统具有的优势不容易被超越，其次对于一些创新型视觉品牌来说，数据将是未来集中的焦点，应用场景更是重中之重。

最后，DLIA缺陷检测目前在视觉识别领域已经取得一定的效果，但是在实际应用中，市场上的很多算法的演算是我们无法预测的，正如手机由繁至简变化为触屏手机，而触屏手机又由简至繁，但是未来的工业识别视觉检测系统将会以集成机器作为主要的发展方向，这个发展方向是百分百确定的。