为什么传统质量检测在今天走不通了
传统方案无非两种。一种就是纯人工目检，刚才说过了，现在95后愿意干这个活的越来越少，夏天夜班漏检率能飙到10%以上，太吓人。另一种是传统规则式机器视觉，提前画好缺陷框、定好灰度阈值，换个产品型号，工程师蹲在生产线调三五天参数，刚调好又换型了，折腾死人。 现在的制造是什么趋势？多品种小批量。上个月做1000套甲零件，这个月做500套乙零件，传统方案根本跟不上换型节奏，成本反而比人工还高。
机器学习质量检测到底解决了哪些工业真问题
很多人一听机器学习就觉得高大上，是大厂玩的东西，其实不是，现在工业级的方案，就是盯着工厂的痛点打。 传统规则搞不定形态不固定的缺陷，比如焊缝的气孔、冲压件的暗裂、锂电池极片的划痕，同一个缺陷长的都不一样，定不了规则，机器学习能靠大量见过的缺陷自己学，哪怕长得歪歪扭扭也能认出来。 问：工厂只有屈指可数的几个不良样本，能做机器学习质量检测吗？ 答：放在五年前可能不行，现在完全没问题。我上个月刚去苏州一家做汽车底盘冲压件的工厂，他们一共只攒了32个开裂缺陷的样本，用最新的小样本机器学习方案训练，最终漏检率比原来老检验员低了82%，上线一周就跑顺了。根本不需要攒几万张不良样本那种门槛，中小工厂也够得到。 问：上线机器学习质量检测必须停线改造吗？成本会不会很高？ 答：大部分情况不用停线，也不用换原有硬件。只要你原来已经装了工业相机，分辨率够，直接把原来的算法模型换成机器学习的就行，慢的话一天就能搞定，快的话几个小时。我接触过东莞一家做3C充电头外壳的工厂，整个升级下来花了不到八万，每个月省了十二个检测工人的成本，三个月就回本了。当然你要是新建全自动化检测线那另说，大部分现有产线升级真的不贵。
落地最容易踩的三个坑，都是踩出来的教训
怎么判断你的工厂要不要上
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