隨著中國老齡化的加快，工廠招人越來越難，并且隨著對外開放的不斷進行，國門加速打開，各工廠主不僅面對國內同行競爭者，更要面對國外廠家的強力競爭，因此在產品品質控制方面不敢有一絲馬虎，不僅產品要好，而且生產成本還要大幅度降低，否則難以生存。
隨著傳統自動化設備逐漸普及，產品外觀檢測這個需要比較高經驗和難度的工種也在朝著自動化邁進，但是產品外觀檢測不同于其他焊接、搬運、灌裝等標準設備，由于產品、缺陷的多樣性，買一套可靠好用的圖像識別系統并不簡單。作為機器視覺行業從事9年的研發團隊，我們經歷了無數檢測品質不穩定，最后無法達到實際檢驗要求的案例，少則三五十萬，多則上百萬前期投資打了水漂。接下來，我們來分析一下，如何才能找到一個可靠的穩定的檢測系統。
接下來，我們來分析一下，如何才能找到一個可靠的穩定的檢測系統。
只看外表來判定一套計算機圖像識別系統行不行？
我覺得有一個比喻，好比通過外貌來評價一個陌生人的能力，看到一個穿著打扮儀表堂堂威風凜凜的時候，如果不看他說話做事的實際水準是無法判斷他能力高低的。
為什么會用這個做比喻？因為計算機圖像識別屬于人工智能范疇，系統行還是不行，效果好還是不好，不是取決于外表，而是取決于內在算法。而圖像識別算法這一塊，目前僅發展了50年左右的時間（計算機技術從發明到現在也只有70多年時間，第一臺埃尼阿克1946年誕生于美國賓夕法尼亞大學），圖像處理算法還處于少年階段，世界各大高校研究所在各個方向對圖像進行研究。由于研究方向多，不同領域方向解決的問題不同，算法不具有直接通用性，因此就要解決好圖像處理問題，需要廣博的知識、系統性的理論再加上豐富的項目經驗，所以圖像算法跟武功秘籍一樣，最高的跟最低的差十萬八千里。但是這些通過外表是看不出來的，只有在各式各樣的環境下測試，如果表現出來的效果穩定準確，才能最后斷定這個系統是可靠的，因為不同的場景面臨的問題不同，難度不同，只有各個場景各個品種都能穩定工作才能算作可靠產品。
為什么通用自動駕駛到現在還沒有上路，只能在有限場景的幾個固定地點進行擺渡車應用，背后的原因也是如此：不同天氣，不同光照、不同地理環境、不同膚色的行人、各式各樣的車輛、樓房等等，都做到100%識別像登天一樣難。
這一點上來說，圖像識別系統跟機械系統不同，機械系統性能大部分能看得到，外表什么樣性能差不多就是什么樣。
當然話說回來，圖像識別系統也分三六九等。容易的任務跟困難的任務，其背后對專業知識和經驗的要求差別也是非常大的，簡單東西能做好不代表所有都能做好，中間的路非常漫長。
機器視覺行業經常有借概念炒作，忽悠客戶的事情發生。各個老板和采購人員對計算機圖像處理技術特點理解不準確，頻繁出現投資失敗的情況，希望各位客戶可以更理智的認識這個領域水深水淺，降低投資風險。
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