几十年来，机器视觉系统主要依赖于经典的图像处理算法——确定性、基于规则、工程化且以精确为核心。这类系统在受控环境下表现突出，能够高效完成尺寸测量、边缘检测、目标存在性验证等特定任务。然而，当面对实际工业环境中普遍存在的光照变化、外观差异或装配不一致等情况时，它们往往力不从心。
近年来，人工智能（AI），尤其是深度学习，正在深刻改变这一格局。与僵化的规则不同，AI系统直接从数据中学习，能够识别那些难以用规则明确定义的模式与异常。这一转变为视觉检测、分类、分割及场景语义理解等带来了全新可能。
但真正的力量，并不在于用AI完全取代传统方法，而在于二者的融合。
协同式方法
混合型机器视觉系统结合了两者的优势：
- 经典图像处理：提供快速、基于物理原理的分析，并对图像预处理有高度可控性。
- AI模型：具备灵活性、自适应学习能力，并能稳健应对真实环境中的复杂性。
例如，传统算法可用于定位感兴趣区域、图像对齐或增强对比度；而AI则负责解读复杂模式，如验证连接器是否正确插入、检测细微缺陷或确认装配中的语义正确性。
融合的工业价值
- 在不可预测的环境中实现更高的检测精度
- 通过更好的上下文理解，减少误报与漏报
- 部署更快捷，减少硬编码规则，逻辑更具适应性
- 提高可维护性，减少阈值或滤波参数调试所耗时间
这种组合方式在多品种、小批量制造中尤为重要，因为产品差异大、定制化程度高，对检测灵活性和准确性的要求更高。
应用案例：实时装配验证
一个典型案例是 Brossh 推出的最新产品 RUBY-AI —— 一款安装在机器人手臂上的AI光学检测头。它能够自主扫描复杂的装配体，实时验证零部件的存在、位置、方向，并检测缺陷。通过将AI驱动的决策与经典图像预处理相融合，该系统即使在动态工厂环境下也能输出稳健的检测结果。
展望未来
机器视觉的未来将是混合式、智能化、协同化的。工程师、AI专家与系统集成商需要携手合作，打造既符合技术要求、又具备商业可行性和可扩展性的解决方案。
AI并不是要取代传统视觉，而是增强它——让系统更具适应性、更富洞察力，也更加强大。
作者： Michael Geffen，机器视觉与自动化检测系统行业的资深专家与开拓者，曾创办多家视觉技术公司。
更多信息请访问：www.brossh.com
