工业视觉检测软件怎么选？开源方案能用吗？

工业视觉检测软件分为传统机器视觉和AI深度学习两类。传统视觉用规则算法（边缘检测、模板匹配、Blob分析等），适合尺寸测量、定位引导、缺陷有明确特征的场景，成熟稳定，比如康耐视、基恩士、海康的视觉系统。AI视觉用深度学习，适合复杂缺陷检测、特征不规则、样本难描述的场景，比如表面划痕、织物瑕疵、农产品分级。开源方案（如OpenCV配合自定义模型）可以用，但有几个问题：需要自己开发界面和集成到产线，开发周期长；没有原厂技术支持，出问题要自己排查；不同批次产品可能要重新训练模型，维护成本高。商业方案有完整工具链和技术支持，但价格贵（一个检测站软件加硬件可能10-50万）。选型建议：缺陷特征明确、检测任务标准化用传统视觉，性价比高；复杂缺陷、样品少、更新快的产品用AI视觉，可以先用开源方案验证可行性，再决定是否商业化落地。