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我所了解的机器视觉检测产品应用（6）：深度学习还是传统算法？先别比准确率，算三笔账
本文从产品经理视角，提出机器视觉选型的核心不应是算法先进性的比试，而应是三笔具体账目的核算：数据获取成本与样本积累速度、产线变更周期与响应成本、客户交付后的运维能力。作者的核心判断是，在工业检测实践中，八成项目最终采用混合架构：传统算法主导定位、测量与可解释性需求，深度学习专攻外观判级等规则难以描述的场景。文章提供了面向客户的三问选型框架与报价单拆分策略，适合工业视觉、B端产品经理与自动化方案商阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍机器视觉选型的核心不是算法先进性比试，而是算三笔经济账：数据账（样本成本与获取周期）、周期账（换型与变更响应时间）、接手账（客户运维能力与模型漂移风险）。
- ▍八成工业检测项目采用混合架构：传统算法负责定位、测量、有无判断，深度学习负责外观判级与分类，两种算法应在同一流程编排中作为不同类型节点存在。
- 01传统算法变更成本极低：若客户质量标准微调（如“轻微划痕放行改拦截”），工程师改参数个把小时完成；深度学习需重新收样、标注、训练、验证，周期按周计算。
- 02工业场景下最常见缺陷不缺样本，但导致最严重客诉的罕见缺陷可能一个月只有几张，需攒一年才够训练一个稳定类别，形成“先有鸡还是先有蛋”的困局。
- 03手机盖板玻璃外观检测是深度学习完胜场景：划痕/脏污/崩边形态万千，传统算法过杀率15%上下，深度学习可压至3%以内；且产线每天回收几百张复判图，模型越用越准。
- 04尺寸测量场景中，传统亚像素算法精度可达二十分之一像素，深度学习回归尺寸精度差一个量级且无法解释NG理由，属于把“长跑运动员派去举重”的误用。
- 05深度学习模型存在漂移问题：灯管衰减、来料批次变化、季节温湿度都会使图像分布缓慢变化，半年后准确率可能从95%降至90%，客户若无专业团队接住则形成口碑风险。
反方 / 局限
- — 客户自己收紧质量标准时，传统算法可能需推倒重建规则，深度学习只需按新标准重标样本重新训练，在标准频繁变动的产线上反而更具优势——这暗示作者的混合路线并非绝对最优解。
- — 作者承认“样本库持续回收、定期离线评估、按季度迭代训练”这套机制是深度学习落地的硬需求，但国内中小制造厂普遍缺乏这类人员配置，托管服务模式又涉及持续性付费意愿问题。
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