在工业视觉项目中，一个常见误区是认为：
用了AI模型，就等于AI视觉系统。
实际上，一个完整的工业AI视觉检测系统，需要解决的不仅是模型问题，还包括成像、数据、算法、软件和自动化。
1. 一个完整视觉检测系统的基本架构
可以抽象为：
目标 → 光学成像 → 图像采集 → 图像预处理 → 特征分析 → AI推理 → 缺陷分类 → 结果输出
其中前端成像是整个系统的基础。
如果目标缺陷无法在图像中有效呈现，算法层很难解决。
2. 传统算法与AI算法如何分工？
传统视觉适合：
- 尺寸测量；
- 边缘检测；
- 定位；
- 模板匹配；
- 几何检测。
深度学习更适合：
- 复杂缺陷；
- 目标分类；
- 不规则缺陷；
- 复杂背景识别；
- 多类型缺陷判断。
因此实际项目中完全可以采用混合架构。
例如：
传统算法负责定位 + AI负责缺陷分类 + 规则负责最终判定。
3. AI视觉项目最重要的数据问题
AI视觉的核心不是模型越大越好，而是训练数据是否具有代表性。
数据集通常需要覆盖：
- 正常样本；
- 典型缺陷；
- 边界样本；
- 不同批次；
- 不同光照；
- 不同产品型号。
同时需要持续积累现场数据，对模型进行迭代。
4. 为什么工业AI和普通AI不一样？
工业视觉不仅要求识别准确，还要求：
实时性、稳定性、可追溯性和可维护性。
生产线不会因为模型需要几十秒推理就停下来等待。
因此工业AI需要考虑：
- 推理速度；
- 硬件部署；
- 系统稳定性；
- 异常处理；
- 数据存储；
- 与PLC/MES等系统对接。
5. 工业AI视觉的发展趋势
未来工业视觉更可能形成：
先进成像 + 传统算法 + 深度学习 + 软件平台 + 自动化
的融合体系。
凌云光目前围绕先进成像、智能算法、智能软件和智能自动化进行技术布局，并将相关能力应用于电子制造、新能源、汽车和印刷等场景。
因此，AI视觉的竞争最终仍然会回到工业场景解决能力本身。