质量控制中的机器视觉vs AI视觉：哪种适合您？
2025年12月
如果您正在评估制造质量控制的视觉系统，您可能遇到过两个术语："机器视觉"和"AI视觉"（或"深度学习视觉"）。虽然这些技术共享共同的硬件（相机、照明、处理），但它们在分析图像和做出决策的方式上有根本的不同。
了解这些差异对于为您的质量控制需求选择正确的方法至关重要。本指南提供了全面的比较，帮助您做出明智的决定。
传统机器视觉：基于规则的分析
传统机器视觉已在制造业中使用了数十年。它通过对图像应用显式、编程的规则来工作：
- 捕获零件图像
- 应用预编程算法（边缘检测、斑点分析、模式匹配等）
- 将结果与编程阈值进行比较
- 根据规则评估通过或失败
传统机器视觉的优势
- 精确测量：非常适合尺寸测量和量规应用
- 确定性：规则产生一致、可预测的结果
- 可解释性：容易理解零件为什么通过或失败
- 速度快：简单算法执行非常快
- 计算要求较低：不需要GPU硬件
传统机器视觉的局限性
- 难以处理变化：自然的零件间变化经常触发误拒
- 编程复杂：需要视觉工程师编写和调整检测逻辑
- 缺陷类型有限：只能找到可以数学定义的缺陷
- 对条件敏感：照明变化、阴影和反射导致失败
- 维护量大：规则需要随着条件变化不断调整
AI视觉：基于学习的分析
AI视觉（深度学习视觉）采用根本不同的方法。它不是编程规则，而是从示例中学习：
- 收集良品和缺陷图像
- 用这些标记的示例训练神经网络
- 网络学会区分良品和不良品
- 在生产中，它将这种学习到的理解应用于新图像
AI视觉的优势
- 处理变化：学习什么是正常变化vs.实际缺陷
- 复杂缺陷：检测划痕、纹理异常和主观缺陷
- 无需编程：质量工程师用示例训练模型，而不是代码
- 对条件稳健：比基于规则的系统更好地容忍照明变化
- 发现未知缺陷：异常检测可以发现您没有预期的问题
AI视觉的局限性
- 需要训练数据：需要缺陷示例进行训练（尽管现代系统需要的更少）
- 可解释性较差：可能更难理解为什么做出特定决策
- 计算要求较高：需要GPU硬件进行实时推理
- 不太适合测量：传统视觉更适合精确的尺寸量规
并排对比
| 因素 | 传统视觉 | AI视觉 |
|---|---|---|
| 设置方法 | 编写显式规则 | 用示例训练 |
| 所需专业知识 | 视觉工程师 | 质量工程师 |
| 处理变化 | 差 | 非常好 |
| 复杂缺陷 | 困难/不可能 | 出色 |
| 测量 | 出色 | 良好（正在改进） |
| 设置时间 | 数天到数周 | 数小时到数天 |
| 维护 | 高（规则调整） | 低（偶尔重新训练） |
| 误报 | 通常较高 | 通常较低 |
何时使用每种技术
在以下情况使用传统机器视觉：
- ✓ 精确尺寸测量
- ✓ 简单的有无检测
- ✓ 条形码和代码读取
- ✓ 变化最小的模式匹配
- ✓ 可解释性至关重要的应用
在以下情况使用AI视觉：
- ✓ 表面缺陷检测（划痕、凹痕、污渍）
- ✓ 纹理异常检测
- ✓ 有变化的装配验证
- ✓ 外观检测（主观质量）
- ✓ 基于规则的系统误报率高的应用
- ✓ 难以用数学定义的缺陷
Overview.ai：一流的AI视觉
对于选择AI视觉的制造商，Overview.ai提供了市场上最先进、最易于部署的解决方案：
为什么Overview.ai在AI视觉领域领先：
- 最快的训练：用最少5张示例图像在1小时内训练生产就绪的模型。竞争对手通常需要数百个样本和数天的训练。
- 集成解决方案：相机、照明、GPU计算和软件合为一体。无需系统集成。
- 边缘处理：所有AI都在本地运行，没有云依赖、没有延迟、没有数据安全问题。
- 经过验证的结果：在财富500强制造设施中实现99%+的检测准确率。
结论：大多数质量控制选择AI视觉
对于大多数制造质量控制应用，特别是缺陷检测和视觉检测，AI视觉已成为更优越的选择。它处理导致传统视觉系统失败的现实世界变化，需要更少的专业知识来部署，并且通常以更少的误报提供更高的准确度。
传统机器视觉在精确测量和简单检测任务中仍有其位置，但AI视觉应该是您以下应用的默认选择：
- • 任何表面缺陷检测
- • 外观或美学检测
- • 零件有变化的装配验证
- • 基于规则的方法失败的应用