工业场景的计算机视觉，不是实验室那套花架子
很多人对CV的印象还停留在人脸识别、AI修图，觉得就是互联网公司玩的东西。放到工业生产里，完全不是一回事。 车间里有油污飘，有金属反光，零件堆得歪歪扭扭，甚至生产线一抖画面都晃，要求一秒钟出结果，还不能错。错一个零件流到下工位，整批车都得停。 早年做图像检测都是传统机器视觉，预设好参数，找固定形状固定亮度的缺陷，稍微换个原材料批次、调整一下生产线光照，直接就乱判。 计算机视觉靠深度学习训出来的模型不一样，见过几万张不同场景不同形态的缺陷，就算一半零件沾了油污，也能把藏在下面的裂纹给揪出来。
当前工业CV落地踩得最多的三个坑
我跑过大大小小几十家上了CV项目的工厂，成成拜拜见过太多，一半以上项目都多多少少走了弯路。 第一个坑，缺陷数据凑数就敢训模型。 很多工厂觉得不就是拍照片吗？拍了几百张缺陷图就着急上线，用俩月就废了。真实生产线上的缺陷千奇百怪，同一种裂纹能长在不同位置，还能有不同深浅，再加上油污、粉尘干扰，几百张数据根本喂不饱模型。💡 我见过最离谱的，工厂一万张图里九千八百张都是合格零件，缺陷只有两百张，训出来的模型啥缺陷都不认，全说合格，等于买了个摆设。 第二个坑，舍不得配算力，拿旧服务器凑活。 有的工厂生产线一秒要过20个零件，1080P的图每张都要做推理，你整个五六年前的旧显卡，延迟卡成PPT，生产线还得等你出结果，反而降速，工人嫌麻烦干脆不用，最后项目闲置落灰。❗ 其实现在工业CV都做了轻量化裁剪，不用超算，但是该给的算力还是得给，不能太抠。 第三个坑，一刀砍掉人工兜底，追求全自动。 很多老板觉得上了CV就可以把质检全裁了，省工资。哪有那么完美的事？万一原材料换了批次，来了一种模型没见过的新缺陷，那不就全放出去了？亏到哭。靠谱的做法都是CV初筛，挑出疑似不良品再给人工复检，效率提了，风险也控住了。
现在工业CV都能搞定哪些活？
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