工业视觉检测项目特点

1. 算法实现难：工业环境复杂，缺陷检测因背景、种类、分布等因素难度大，需多工位多图像检测，增加算法复杂性。

2. 样本收集难：高质量生产中缺陷样本稀缺，收集周期长，影响模型训练及检测准确性和鲁棒性。

3. 检测要求高：追求零漏检且图像处理速度快，对算法灵敏度和速度要求极高，如半导体晶圆检测。

4. 关注部署维护成本：客户重视系统可靠性、维护性和可扩展性，硬件成本及运维费用影响方案设计。

算法方案相关概念

1. 算法工具概念：如定位、分割等工具可独立解决特定问题，但工业视觉检测需求复杂，常需多工具组合。

2. 能力边界

AI与传统算法：AI处理低对比度和干扰大的场景有优势，传统算法在高精度定位测量更精确。

AI各工具：分割工具像素级检测，定位和检测工具区域级检测，适用场景不同。

非监督学习：适用于稀有缺陷样本场景，可减少数据标注成本，提高模型泛化能力。

3. 算法方案概念：多个算法工具组合解决复杂检测需求，各模块协同工作。

算法方案评价标准与制定步骤

1. 评价标准

技术可行性：通过代表性难点项目POC测试判断，不理想时协商调整项目范围或指标要求。

投入产出比：考虑硬件投入、开发周期、交付流程及商业可行性，AI开发阶段有优势。

维护成本：传统算法维护需频繁调参，AI方案可降低维护难度和成本。

2. 制定步骤

明确需求：拆解需求项，确定工位、图像、检测项及标准，明确检测要求，为项目奠定基础。

图方案设计

算法方案设计流程：先完成单一检测项算法设计，再合并局部算法流程。

单图算法整合：不同检测项共用ROI提取工具提高效率。

产品算法方案整合：结合视觉系统检测流程整合方案，绘制算法流程与时序图评估速度和硬件配置，注意并行处理和AI模型串行预估耗时。

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