工業(yè)視覺(jué)缺陷檢測(cè)算法并非單一存在，而是形成了以傳統(tǒng)圖像算法為基礎(chǔ)、CV（計(jì)算機(jī)視覺(jué)）算法為核心、兩者融合為補(bǔ)充的多元化體系。不同算法適配不同場(chǎng)景，共同滿足工業(yè)生產(chǎn)的多樣化檢測(cè)需求。

沒(méi)有完美的算法，只有適配的算法。了解不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)，才能根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景精準(zhǔn)選擇，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)效果與成本的平衡。

1. 傳統(tǒng)圖像算法：高效但受限

優(yōu)點(diǎn)十分突出：計(jì)算效率高，能快速完成檢測(cè)，適配實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景；可解釋性強(qiáng)，基于明確的數(shù)學(xué)模型和物理原理，工程師能清晰理解運(yùn)行邏輯，方便調(diào)整優(yōu)化；小樣本適應(yīng)性好，無(wú)需大量數(shù)據(jù)，憑借預(yù)設(shè)特征就能完成檢測(cè)。

局限性也很明顯：泛化能力弱，環(huán)境、產(chǎn)品材質(zhì)、光照等微小變化都可能影響檢測(cè)精度，需要重新調(diào)整參數(shù)；對(duì)特征工程依賴高，需要工程師具備豐富經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)特征提取方法，耗時(shí)耗力；對(duì)微小缺陷檢測(cè)能力不足，容易被噪聲干擾，難以識(shí)別細(xì)微瑕疵。

2. CV算法：智能但有門檻

優(yōu)勢(shì)極為顯著：微小缺陷檢測(cè)精度高，憑借深度學(xué)習(xí)模型強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，能捕捉到微米級(jí)的細(xì)微缺陷；復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)性強(qiáng)，面對(duì)背景復(fù)雜、光照不均、物體遮擋等情況，仍能精準(zhǔn)提取特征、識(shí)別缺陷。

但應(yīng)用門檻較高：數(shù)據(jù)需求極大，需要收集大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，涵蓋各類正常與缺陷場(chǎng)景，耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本；計(jì)算資源要求高，訓(xùn)練和運(yùn)行模型需要高性能GPU支持，增加了硬件成本；模型訓(xùn)練耗時(shí)長(zhǎng)，復(fù)雜模型的訓(xùn)練可能需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天；可解釋性差，模型如同“黑盒子”，能給出檢測(cè)結(jié)果但無(wú)法清晰解釋決策依據(jù)，在對(duì)安全性要求極高的場(chǎng)景中應(yīng)用受限。