哪些项目适合AI做

不是所有问题，都需要 AI。

比如：

• 有无检测；

• 尺寸测量；

• 边缘定位；

• 简单字符识别；

• 规则形状判断。

这些问题，如果光源稳定、位置固定、背景干净，用阈值、边缘、模板匹配这些方法，反而更直接。

调试方便。逻辑清楚。现场出了问题，也容易排查。

是光源变了？ 是阈值不合适？ 是定位偏了？ 还是边缘没提出来？

这些都有方向可以查。

但如果一上来就硬上 AI，事情反而可能变复杂。

要准备样本。 要做标注。 要训练模型。 要验证效果。 上线后还要维护。

算力、节拍、误判解释，也都得考虑。

AI 也有它很适合的场景。

比如：

• 缺陷形态变化大；

• 背景复杂；

• 产品批次差异明显；

• 人眼能判断，但规则不好写清楚；

• 传统算法误检漏检很多。

这种时候，传统算法可能越调越复杂，参数越堆越多，误检漏检还是压不住。

这时就应该认真考虑 AI，或者采用传统算法 + AI的组合方案。

先问几个更实际的问题：

1. 缺陷规则能不能描述清楚？

2. 背景稳不稳定？

3. 产品位置稳不稳定？

4. 缺陷变化大不大？

5. 样本够不够？

6. 后期谁来维护？

7. 产线节拍能不能接受？

8. 客户能不能接受误判解释方式？

如果规则清楚、场景稳定，传统算法优先。

机器视觉不是越高级越好。 而是越适合越好。

传统算法不丢人。 AI 也不是万能药。

项目现场真正需要的，是长期稳定跑起来。