工业图像处理技术正快速发展，并面临一个值得关注的挑战：人工智能（AI）虽能比传统方法更出色地完成多项任务——但并非全部。最优策略在于融合两种技术，充分发挥各自优势，实现更高效的生产控制。

一、经典图像处理与人工智能的对比

经典图像处理依赖固定算法进行图像评估，在进行精确尺寸测量或读取编码字符时表现尤为出色。而人工智能则擅长识别模式，通过示例学习，即使在挑战性环境下也能灵活响应。但两种方法都存在明显局限：

1.人工智能在缺陷检测（如划痕、裂纹或污染）方面表现卓越，因其可通过大量训练数据学习；

2.当需要进行精密测量（如孔径或轮廓深度）时，经典图像处理更具优势；

3.编码与字符识别：人工智能能在困难条件下读取OCR字符串，但解码像素级编码数据（如条形码或数据矩阵码）仍是经典图像处理的专长。

二、融合应用的实践案例

传送带质量检测是技术融合的典范：

1.AI物体识别：即使在光照变化或部分遮挡情况下，AI仍能准确识别部件；

2.经典图像处理的精密测量：对于精确公差检测，传统计量方法仍是更优选择；

3.汽车轮胎DOT码检测：这些黑底黑字的标识难以被经典图像处理读取，但AI可轻松识别。反之，胎纹深度测量则适合经典3D测量技术处理，纯AI方法仅能进行近似估算（类似人类判断方式）。

三、工业4.0系统集成

有效的图像处理方案必须无缝集成到现有自动化系统中，包括支持TCP/IP、OPC UA、Profinet等现代通信协议，以及GigE或USB等硬件标准接口。

四、实践案例：EyeVision应用实景

EyeVision软件是成功融合AI与经典图像处理的典范。该软件同时支持2D/3D图像处理，将传统计量技术与强大AI算法有机结合。

在电子元件在线检测中的典型应用：

1.AI在恶劣光照或干扰环境下仍可识别元件；

2.经典图像处理精确测量位置尺寸，验证公差符合性；

3.通过工业4.0系统集成，检测结果可实时传输至质量保障系统。

这种技术融合为实现可靠质量控制和提升生产效率提供了全新可能。