为什么传统工业质检越来越熬不住？
现在制造业的玩法早就变了。产品迭代快，三个月就出一款新零件，精密程度越来越高，公差要求动不动就是零点零几毫米。
年轻小孩没人愿意干质检，天天盯显微镜盯屏幕，熬眼睛，工资开的比普工高两千还是招不到人，熟手质检一个个退休，根本接不上茬。
传统的规则式机器视觉呢？换一款产品就得工程师上门重新写规则调参数，改一次少说三五天，工时费就大几千，遇上多品种小批量的订单，刚调完参数订单就做完了，赚的钱还不够调参数的。
说实话，我见过好多工厂花几十万上了传统视觉检测，最后放着落灰，就是这个原因。
工业级机器学习质量检测，核心踩坑点梳理
很多人一听到机器学习就觉得高大上，要数据要算法，其实现在落地的方案都很务实，我整理了几个大家问得最多的问题。
问：我们厂品种多批量小，换一次款就要重新训模型，是不是成本很高？
答：这是目前工厂问得最多的问题，也是早几年机器学习方案落不了地的核心原因。放在三五年前，确实要攒几万张缺陷样本才能训出能用的模型，换款一次成本几万，小批量生产根本赚不回来。但现在最新的工业级方案，用小样本预训练模型，只要几十张甚至十几张缺陷图就能搞定，工厂老质检自己标图，半天就能训好新模型上线，成本才几百块，完全适配现在多品种柔性生产的节奏。
问：我们厂没有算法团队，普通工人能玩得转吗？
答：完全没问题。现在成熟的商业化方案都是端到端打包的，工业相机、光源、标注工具、预训练模型全套给你装好，界面都是给工人做的，点几下鼠标就能标图训模型，根本不用写代码。我上个月见过浙江一家做五金紧固件的小厂，三个做了十年的老质检，自己花了两天就把新款异形螺丝的检测模型搞定了，没请一个外部算法工程师，省了小两万的服务费。
什么样的工厂适合上机器学习质量检测？
说实话，不是所有工厂都适合上。如果你做的是几厘钱一个的低价值小零件，公差大，人工检一个才几分钱，那确实没必要花这个钱。
但只要符合下面任意一条，我都劝你赶紧找靠谱的方案试试：
- 单件产品价格超过一块钱，漏检一个的成本远大于检测成本
- 公差要求在0.1mm以内，人工容易看错漏看
- 招不到熟手质检，开工资涨了三成还是没人来
- 多品种小批量生产，传统机器视觉换款成本太高
不过话说回来，选供应商也得睁大眼睛。现在什么阿猫阿狗都出来做机器学习质量检测，有的还是拿五六年前的旧方案出来骗钱，一定要找能给你做现场测试的，先拿几十件样品测，效果满意再谈上线，别一上来就交全款。
我知道现在还有不少供应商做零风险合作，先给你装上去，按省出来的人工费分两年提成，工厂一分钱不用先出，这种对小厂太友好了，完全可以试。
今年跟一个做自动化集成的老朋友吃饭，他说今年接的机器学习质量检测的单子，比前年翻了四倍，很多老板都是先上一个工位试，效果好直接整条线改。制造业苦人工质检久矣，这次终于有个能落地赚钱的方案了。
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