熟悉工业视觉缺陷检测领域的朋友都知道，视觉检测的关键功能便是检测、定位、识别及测量，在工业生产范围都是有十分广泛的运用。深度学习视觉检测对于人力或传统式的视觉设备方法来讲，深度学习视觉检测速度更快、精度高、准确性高等优势。工业智能化生产的进行，促使了深度学习视觉检测的广泛的运用，在各种方面为制造企业级客户提供更优质的产品。

如今，深度学习视觉检测系统也逐渐在塑料模具领域中广泛运用，塑料模具深度学习视觉检测一般是使用采用非接触式的光学设备去分析和处理图像，以获得产品信息和操作。在注塑件的表面检测中，塑料模具深度学习视觉检测采用先收集标准的产品，随后再进行产品图像的优劣对比，进而判断该生产产品是否为合格品。

传统的机器视觉表面缺陷检测算法结构通过图像预处理得到便于检测的图像，随后借助统计机器学习方法来提取图像特征，进而实现缺陷检测的目标。图像预处理通常包括直方图均衡化、滤波去噪、灰度二值化、再次滤波几部分，以得到前后景分离的简单化图像信息；随后利用数学形态学、傅里叶变换等算法以及机器学习模型完成缺陷的标记与检测。

传统式的检测方式在某些特定的应用中已经取得了较好的效果，但仍然存在许多不足。例如：图像预处理步骤繁多且具有强烈的针对性，鲁棒性差；多种算法计算量惊人且无法精确的检测缺陷的大小和形状。而塑料模具深度学习视觉检测可以直接通过塑料模具学习数据，更新参数，避免了人工设计复杂的算法流程，并且有着极高的鲁棒性和精度。

以塑料模具深度学习视觉检测代替人工和传统式机器视觉对塑料模具进行检测，不仅可以适应各种恶劣的检测环境、提升精确度，还可以连续高强度的运行、提高效率。并且DLIA工业缺陷检测系统实时性强，在提高产品质量的同时，极大地降低了成本，具有较大的经济效益和社会效益。