解锁 AOI 四大算法模组：如何用数据策略，打造设备的「无数据焦虑」竞争力？

自动光学检测（AOI）正从传统的视觉系统，加速转型为结合AI的智能检测方案。

然而，面对「AI AOI」的黑盒，很多市面上把所有「带 AI」的 AOI 都混在一起讲，如果不了解算法特性，就很容易「期待错误、导入错误、效果失望」。

下面我们用最关键的三个维度拆解常见的 AOI 算法：

基于规则 (Rule-Based) 或电脑视觉 (CV) 的 AOI

这类系统不是 AI，而是早期的或较简单的 AOI。它们的工作原理是：

无需学习/训练： 它们不依赖机器学习模型，因此不需要缺陷数据来训练。

依赖工程师设定： 检测标准由工程师手动定义，例如「如果像素值超过 150 且形状为圆形，则为缺陷」、「测量 A 点到 B 点的距离必须在5±0.01mm之间」。

适用场景：适合于缺陷特征非常明确、形状规则、背景干净且变化少的产品。

基于「异常检测」的 AI AOI

它们在训练阶段通常只使用大量的良品数据（Good Samples），而不需要大量缺陷数据：

训练目标： 模型学习的是良品的正常样子（Normal Pattern），建立良品的「常态」模型。

检测原理： 在实际检测时，任何与良品常态显著不同的图像（无论是划痕、气泡还是污渍）都会被标记为异常 (Anomaly)。

适用场景： 适用于产品中缺陷种类繁多、难以定义，或缺陷出现频率极低（收集困难）的情况，例如：复杂曲面的表面瑕疵检测、新型材料的检测。

使用「预训练模型」和「迁移学习」

这类 AI AOI 系统在实际部署时可能不需要从头开始收集大量缺陷数据：

原理： 开发者使用一个已经在数百万张通用图像上训练好的基础模型（例如，在 ImageNet 上训练的图像分类器）。

优势： 当应用于新的特定产品线时，只需用少量的该产品缺陷数据进行微调 (Fine-Tuning) 即可，大幅减少了从零开始训练所需的数据量和时间。

结论： 虽然最终仍需要一些缺陷数据，但不需要从零开始的大规模数据集。

【表】四种 AOI 模式概览

从“硬件差异化”迈向“算法差异化”

真正的竞争力，不是某一个单独的模型，而是对「不同算法—不同数据策略—不同场景」的精准匹配能力。

在工业现场，模型不是越大越好，数据也不是越多越好。真正领先的 AI AOI，是能够在毫无数据的产线、缺陷稀少的新材料、以及高频变更的工艺中，都能保持稳定可靠。

当设备能灵活切换策略、匹配正确模型、摆脱“数据焦虑”，就能持续把检测性能拉到新高度。

未来的AOI，不是只有一种模型。而是一个能适应产品线变化，灵活应用的检测智能体。

📞欢迎致电咨询：400 699 0222

AI视觉质检、视频监控分析、AOI设备合作等需求

微链道爱期待为您提供：专业、可靠、定制化的视觉认知解决方案