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基于规则的视觉和AI视觉，到底选哪个？

传统机器视觉遵循工程师编程设定的固定规则和阈值，而AI视觉则从示例图像中学习。基于规则的方案适合特征清晰、规则可预测的零件检测，设置方式由工程师编程完成。AI视觉的优势在于能处理可变表面、外观缺陷和罕见缺陷，对零件变化的容忍度高，能学习可接受的范围。两者没有绝对的高下之分，许多产线会同时运行两种方案——AI负责搞定那些传统规则搞不定的“棘手活”。对于流水线视觉检测设备，如果产品种类固定、缺陷类型单一，基于规则的算法效率更高、运行更稳定；但如果产品表面纹理复杂或缺陷形态多样，引入AI模型能明显提升检出率。视觉检测机的软件平台现在大多同时提供传统算法和AI模块，方便用户灵活组合。而在线视觉检测设备由于实时性要求高，通常将AI推理优化到GPU或NPU上执行，以保证检测速度和精度的平衡。未来，两种方法将深度融合，形成“规则+AI”的混合架构。