【深度学习】可直接用于工程决策与项目落地的「传统视觉 vs 深度学习」对比方案

一、总体结论（先给结论）

情况	推荐方案
工件固定、缺陷形态单一、现场稳定	传统视觉（OpenCV）
多品类、多缺陷、外观变化大	深度学习
只有 OK 样本	深度学习异常检测
项目周期短、预算低	传统视觉
高良率要求（>99.5%）	深度学习
客户频繁改规格	深度学习

工业实践结论 ：
能用传统的不要上深度学习，但一旦不稳，必须果断切深度学习。

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二、技术实现对比（落地级）

1. 系统架构对比

传统视觉

相机 → OpenCV 预处理 → 阈值 / 轮廓 / 特征 → 规则判断 → OK / NG

深度学习

相机 → OpenCV 预处理 → CNN 模型 → 置信度 → OK / NG

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2. 算法能力对比

项目	传统视觉	深度学习
抗光照	差	强
缺陷多样性	差	强
微小缺陷	一般	强
特征设计	人工	自动
可解释性	强	弱
泛化能力	差	强

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三、工程落地对比（核心）

1. 开发周期

阶段	传统视觉	深度学习
光学调试	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
算法开发	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
数据准备	⭐	⭐⭐⭐⭐
稳定性调试	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
总周期	短	中-长

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2. 数据与样本要求

项目	传统视觉	深度学习
是否必须缺陷样本	否	是
样本量	少	多
标注成本	无	高
新缺陷	需改规则	可增量训练

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3. 硬件成本

项目	传统视觉	深度学习
工控机	普通 CPU	GPU / 高端 CPU
推理速度	极快	快
功耗	低	高
相机要求	高	可稍低

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四、维护与长期风险

1. 现场维护

项目	传统视觉	深度学习
参数调节	频繁	少
换型号	重做规则	重新训练
工程师依赖	高	中
客户可理解性	高	低

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2. 风险点对比

传统视觉风险

• 光照变化导致误判
• 缺陷边界条件多
• 规则膨胀，维护困难

深度学习风险

• 数据不足导致过拟合
• 新缺陷漏检
• 模型黑箱，客户不信任

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五、典型落地方案（推荐实践）

方案一：传统视觉优先 + 深度学习兜底（强烈推荐）

工业最优解

1. 传统算法检测明显缺陷
2. 可疑区域送入深度模型
3. 双判定融合

✔ 降低 GPU 依赖

✔ 提高系统稳定性

✔ 方便客户接受

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方案二：纯深度学习（高端产线）

YOLO / Segmentation → 缺陷定位 → 面积/等级判断

适合：

• 汽车 / 半导体 / 显示面板
• 高 ROI 投入产线

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方案三：异常检测（只有 OK 样本）

OpenCV 预处理 → PatchCore / PaDiM → 异常热力图

适合：

• 新产品初期
• 缺陷未知场景

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六、决策建议（工程经理视角）

选传统视觉，如果：

• 客户接受 98--99% 良率
• 产品生命周期短
• 现场光学可严格控制

选深度学习，如果：

• 目标 ≥ 99.5%
• 缺陷复杂且不可枚举
• 产品迭代频繁

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七、实际项目选型建议（落地流程）

Step 1：先用传统视觉跑样本
Step 2：评估误判率
Step 3：>2% → 切深度学习
Step 4：<1% → 规则优化即可

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