1. 传统工业视觉检测的局限性

• 复杂检测难解： 面对复杂的纹理或特征，传统视觉难以解决甚至不可解。
• 过检率（误报）高： 容易将合格品误判为次品，导致检测精度不足。
• 对接集成要求高： 传统视觉检测对集成商的技术依赖度大。
• 后期维护困难： 算法需要不断打补丁，应对策略（trick）越来越多，维护成本极高。

2. 深度学习视觉检测的优势

• 特征提取能力强： 特别擅长处理形态、纹理等复杂特征模式的提取。
• 操作门槛降低： 工程人员无需深究底层算法原理即可使用，降低了对人员技能的要求。

3. AI检测算法的核心技术

• 多算法模态融合技术： 融合多种算法优势，降低漏警率，继承各自检测优势。
• 多尺度缺陷检测技术： 引入注意力单元，专门针对微小缺陷，提升细粒度的感知能力。
• 复杂背景检测技术： 引入视觉检测大模型，提升在复杂场景下的泛化能力，降低漏检。
• 样本数据生成技术： 通过生成技术克服数据不足的训练瓶颈，迁移先验知识以提高检测性能。