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1、工业视觉检测算法方案阿丘科技产品实战系列白皮书CONTENTS目录0102工业视觉检测算法方案的基础概念算法工具的概念算法工具的能力边界工业视觉检测算法方案的概念030405工业视觉检测项目的特点工业视觉检测项目的特点020304制定工业视觉检测算法方案明确需求单图方案设计0707算法方案优劣评价的标准算法方案优劣评价的标准随着工业4.0时代的到来，智能制造已成为全球制造业发展的新趋势。在这一进程中，工业视觉检测技术作为关键的技术支撑，它不仅可以显著提高生产效率和产品质量，还能有效降低人工成本，减少人为错误，确保生产过程的安全性和可靠性。然而，工业视觉检测技术在实际应用中面临着诸多挑战，如背景

2、复杂、对比度低、缺陷种类多样等问题，极大地限制了工业视觉检测技术的广泛应用。阿丘科技作为工业视觉检测技术的先行者，基于多年的研究成果和技术积累，推出工业视觉检测算法方案白皮书，全面介绍工业视觉检测技术的现状与趋势，深入分析当前面临的技术难题，并提出创新的算法解决方案。我们希望通过分享最新的研究成果和技术实践，为行业内外提供一个深入了解工业视觉检测技术的机会，促进技术交流与合作，共同推动工业视觉检测技术的进步与发展。一.工业视觉检测项目的特点在现代工业生产中，视觉检测技术的应用正变得越来越广泛，它在提高产品质量、优化生产流程方面发挥着至关重要的作用。然而，与人脸识别、交通监控、安防监控等应用场景

3、相比，工业视觉检测项目的场景更为特殊，它很难与当下主流的AI平台工具配型，或者是通过单一算法模型进行训练，通常情况下，工业视觉检测项目面临着一系列独特的难点与挑战。首先，算法实现难。工业环境中的背景往往非常复杂，且对比度较低，这使得缺陷检测变得尤为困难。例如，在电子元件的检测中，背景可能包括电路板、导线等多种材质，这些材质的颜色和纹理变化多样，增加了缺陷检测的难度。此外，工业产品中的缺陷种类繁多，简单的项目就可能涉及10种以内的缺陷类型，而复杂的项目则可能包含上百种不同的缺陷类型。这些缺陷不仅数量众多，而且差异较小，给算法的设计和优化带来了极大的挑战。更重要的是，这些缺陷往往分布在多个平面上，

4、需要在不同工位上利用相机采集多张图像来完成检测任务，进一步增加了算法实现的复杂性。其次，样本收集难。在许多质量控制严格的生产线上，缺陷样本非常稀缺，特别是在高良品率的产品制造过程中，特定缺陷的出现频率极低，这导致相关缺陷样本的收集周期可能长达数月甚至数年。一旦缺乏足够的缺陷样本，模型训练就会变得困难，进而影响检测的准确性和鲁棒性。而且，检测要求高。通常情况下，工业视觉检测项目不仅需要达到零漏检的标准，同时还必须保证图像处理的速度足够快（通常要求在毫秒级别内完成）。这样的高标准对算法的设计提出了更高的要求。例如，在半导体制造过程中，晶圆的检测要求几乎为零漏检，任何微小的缺陷都可能导致整个晶圆报废

5、，造成巨大的经济损失。因此，检测算法需要具备极高的灵敏度，以确保不会错过任何一个潜在的缺陷。同时，生产线上对图像处理速度的要求也非常之高，以确保生产线的高效运转。最后，客户非常关心部署与维护的成本。为了确保系统的稳定运行，工业视觉检测系统不仅需要具备高度的可靠性，还应易于维护，并能够迅速复制到其他生产线上，这要求系统设计时充分考虑硬件和软件的兼容性、可扩展性和易用性等。例如，一些高端的视觉检测系统可能需要配备多台高性能的GPU服务器，这不仅增加了初期投资成本，还带来了较高的运维费用。所以，设计一套既高效又经济的解决方案显得尤为重要。因此，工业视觉检测由于其特有的复杂性和多样性，往往无法靠单一模

6、型解决问题，而是需要由多个算法连接组成一个完整的算法方案，才能实现需求功能并达到检测要求。这些算法方案通常需要综合运用多种技术工具，如定位、分割、检测和OCR等模块，通过合理的组合和优化，以满足工业检测中的各种挑战和需求。在工业视觉检测中，算法工具是指能够独立解决某一特定问题的技术模块。这些工具通常具有特定的功能，可以单独应用于某个具体的任务。例如，“定位”工具可以从输入图像中确定目标的位置和姿态；“分割”工具则可以针对输入图像生成多边形分割区域。虽然每个算法工具都能单独执行特定的任务，但在工业视觉检测中，这些需求通常涉及多个检测项目和严格的标准，单一的算法工具往往难以独自完成。关于上述八大技