先聊一个基础问题：在视觉检测这件事上，人类和机器到底各有什么优势？

人类与机器的视觉检测能力对比

人的感知系统其实相当强大——视觉、触觉、甚至嗅觉，都能帮助我们分辨细微的缺陷和变化。面对不可预测的情况，我们能快速调整；通过学习，也能适应新的产品或要求。这些都是人类在机器视觉检测中的天然优势。

但可惜的是，技术带来的速度、准确性和可重复性，人类根本追不上。尽管我们有很多长处，可局限性同样明显——眼睛容易被欺骗，导致判断不可靠。不信你试试数一下图1里的黑点，马上就能体会到那种“越数越乱”的感觉。而机器视觉系统凭借更高的处理速度和不断扩大的内存容量，能更快做出决定，并且可以被编程为无偏差、持续准确。

图1：人类视觉与机器视觉对比示意

更关键的是，我们不像机器那样能始终保持专注。人会疲惫、会无聊、会分心，甚至做出主观判断。这也是为什么大多数人工检测任务，错误率通常徘徊在20-30%之间。这些错误要么是漏掉了缺陷，要么是装配错误，要么是“假阳性”——把没问题的地方当成问题。考虑到这样的错误率，以及由此导致的浪费、停工成本，还有劣质产品对品牌形象的打击，结论已经很清楚了：必须用技术进步来给人工检测“补课”，引入AI视觉检测技术提升准确率。

利用人工智能技术的决策支持系统

给视觉检测加入自动化决策支持，能明显加快检测速度、提升端到端的产品质量，还能提供更多的定性评估，确保制造过程可重复、可追溯。不过话说回来，终端市场越来越需要定制化产品，在小批量按需生产场景下，人工检测有时候反而比自动化流程更划算、更灵活——毕竟人的适应能力摆在那里。因此，如何平衡人工与机器视觉检测的成本与效率，成为制造商关注的重点。

全新的AI视觉检测系统，借助无代码算法开发和边缘处理平台，让制造商更容易、更经济地为在制品和成品加上AI决策支持。这类系统出厂就预装了一些检测技能，比如验证部件、检查标签、检查装配、数字化工作指令等等，用户可以根据自己的具体要求轻松定制和重新训练。整个系统是一个充分集成的桌面方案：操作员用相机、边缘处理和显示器就能获取图像、创建AI模型，完全不用在相机、PC或云平台之间来回切换——成本低、占用空间小，用起来也顺手。这种无代码AI视觉检测方案，大幅降低了制造企业部署智能质检的门槛。

图2：集成的AI视觉检测系统架构

无代码平台的优势与简单培训

很多制造商在考虑基于AI的检测时，最大的心理障碍就是算法开发。总有一种观念，觉得要把技术部署到制造中，必须得有专门技能或者花大价钱请咨询公司。其实未必。现在的无代码平台，让任何终端用户都能轻松设计AI和计算机视觉模型，去实现视觉检测、数字工作指令、自动计数、自动测量这些任务的自动化。无代码AI视觉检测工具，正在改变传统制造业的质检流程。

拿视觉检测系统举例：它预装了图像比较、图像保存等常见技能，用户只需一张合格的“母版”图像，就能快速训练出区分好坏（通过/失败）的能力，完全不需要懂编程语言。如果是有经验的开发人员，还能用软件平台定制这些技能，或者融合开源的机器视觉和AI代码，以满足更独特的要求。这种低门槛的AI视觉检测培训方式，让一线操作员也能快速上手。

图3：无代码平台训练AI视觉模型的流程

电子产品的视觉检测应用案例

制造商想要快速给流程加入AI决策支持，最快的方式之一就是图像比较。系统把制造出来的产品和“黄金母版”放在一起比对，然后在显示器上直观地标出差异和偏差。某家电子制造商就用上了这套方案——他们专门为医疗、工业控制、电信、安全、数字成像等领域的公司提供电子组装服务，而且服务对象大多是中小规模市场。图像比较技术成为电子组装检测中高效的质量控制手段。

因为主打高价值、低产量的市场，这家公司面临的检测挑战不小：不是所有产品都适合全自动化流程，所以部分产品还得靠人工操作员检测。公司对自己的产品质量一直很自豪，他们把自动视觉检测系统看作一种给检查员“加buff”的方式——增加决策支持，而不是替代人。这种人机协作的AI视觉检测模式，在电子制造领域越来越受欢迎。

他们主要用自动图像比较功能来核对已批准的布局和最终生产的电子组件。系统快速比较电路板上元件的位置，在进入下一步制造或最终包装前，突出显示差异和偏差，让人工检测可以迅速聚焦。这套系统还被用来对供应商的进货元件做质量检查。另外，制造商用它记录和保存每块印刷电路板的图像，这些数据会和可追溯系统共享，用于库存管理、装运管理、批次跟踪，甚至缺陷的根本原因分析。通过图像比较插件，电子制造企业实现了高效的AI视觉检测追溯。

图像比较插件的操作非常直观，只需要一张已知的良品图像就能完成培训。现场的操作人员和质量控制人员已经训练了多个图像比较插件来检测不同的产品。操作时，操作员只需选择对应的插件，系统就会自动在视觉显示器上高亮任何差异。操作员还能根据实际需要调整灵敏度，去检测不同级别的元件。这种灵活的AI视觉检测配置，适应了多品种小批量的生产需求。

对制造商来说，这样的视觉检测系统带来了几个实实在在的好处：

• 减少人工操作员的主观决策——尤其是在长时间轮班的情况下，系统能保证一致性和准确性，显著提升机器视觉检测的可靠性。
• 省钱——因为可以在生产的不同阶段发现错误，越早发现成本越低，有效降低电子组装检测中的返工损失。
• 可扩展——用多条产品线的“良品”图像就能快速训练，操作员或质量经理不需要编程技能，方便推广到更多产品线。
• 培训新员工更快——任何时间增加新产品，或者新员工想了解良品和不良品的区别，系统都能直观展示，缩短AI视觉检测的学习曲线。
• 图像保存功能有助于减少时间、成本和风险——如果在现场发现潜在错误，可追溯流程可以更完善，为电子制造质量管控提供数据支撑。