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缺陷规则能不能描述清楚背景稳不稳定产品位置稳不稳定缺陷变化大不大样本够不够后期谁来维护产线节拍能不能接受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。