故事的起因：老板让我在玻璃瓶产线上搞质检
上个月接了个活，一个做调味品包装的厂子找到我。他们有一条玻璃瓶灌装线，每分钟跑60个瓶子。以前全靠两个大姐站在线边用眼睛盯着——看瓶口有没有裂纹、瓶身有没有气泡、瓶底有没有歪。
大姐盯了三个小时就会眼花。一个裂纹瓶子流到终端客户手里，索赔一个小目标的单子就白干了。
老板说：搞个自动检测。预算不太多，但要求挺高。
说实话，三年前我听到AI视觉检测这五个字，第一反应就是：又是哪家供应商来割韭菜了。一套进口视觉系统报三十万起，再加个工控机、光源、镜头，最后一算账能顶我半条产线。
但今年不一样了。
AI视觉方案选型的坑，我都踩了一遍
先说说市面上常见的做法，给你们捋一捋：
传统机器视觉（康耐视、基恩士那种）
优点：稳定、工业级、技术支持到位
缺点：贵。一个视觉控制器两万起。关键是你要会调那些工具的参数，什么灰度阈值、边缘检测、模式匹配，每换一个瓶型，参数得重新来过。
基于深度学习的AI视觉
优点：适应性好，给几十张缺陷图片就能学会，瓶型换了不用改太多参数
缺点：对硬件有要求（GPU），部署门槛高，选型水深
我最后选了第三条路：市面上一套千元级的AI智能相机，自带深度学习的推理芯片，说白了就是摄像头和处理器集成在一个小盒子里，走网线和PLC通讯。一个相机一千多，我买了四个，分别拍瓶口、瓶身、瓶底和液位。加上灯光支架和光电传感器，全部下来不到一万块。
别笑，现在这玩意儿真的能做到这个价格了——国内几家做AI视觉的公司去年开始卷价格，从三万卷到三千，再卷到一千出头。当然你要是配工控机方案那另说，但智能相机方案足够应付大多数产线检测了。
三个月的实战数据，一点水分没有
准确率：从82%干到97%
刚上线那两天，误报率能让你崩溃。瓶子上有个水渍它报警，标签贴歪了它报警，灯闪了一下它也报警。第一天下午操作工就偷偷把相机给关了——太吵了。
后来我学乖了，在AI模型训练的时候，给每类缺陷拍了两百多张图片，正常的瓶子也拍了三百张。还专门在产线上跑了四个小时采集了各种光照条件下的样本。训练过程是傻瓜式的——上传图片，标出缺陷区域，点击训练，等十分钟就好了。
反反复复训练了四个版本后，漏检率（有缺陷的瓶子没发现）降到0.3%，误报率（好瓶子报警）控制在2%以内。老板觉得可以接受了。
检测速度：完全跟得上产线
我担心的一个问题是速度。每分钟60个瓶子，每个瓶子停留的时间不到一秒钟。AI推理速度行不行？实测结果：从触发相机拍照到输出检测结果，平均耗时80毫秒。产线上用下来感应没问题，从来没丢过瓶。
最大的坑：光源
真的，AI模型不难调，光源才让我头疼。一开始用了环形LED灯，发现玻璃瓶反光严重，拍出来的照片有一大片高光区域，AI模型判断全是缺陷。换了背光照明方案，从瓶子背后打光，轮廓清晰了，但瓶身的细小裂纹又看不出来了。
最后折腾了一个礼拜，用了背光加低角度前向光的组合方案，才把裂纹、气泡这些缺陷的对比度拉到合适的水平。一句话总结：AI视觉，七分靠光，三分靠算法。
PLC怎么跟AI相机通讯
作为一个搞PLC出身的，这部分才是最顺手的。AI相机支持标准Modbus TCP协议，用S7-1200读它的寄存器就行。流程很简单：
- 光电传感器检测到瓶子就位，给PLC一个信号
- PLC触发相机拍照（写一个DO线圈）
- 相机拍完分析完，把结果写到寄存器里（OK=1, NG=0, 缺陷类型代码）
- PLC读到NG结果，控制气动推杆把瓶子推到剔除通道
- 整个流程从瓶子就位到推杆动作，大约400毫秒
比起用传统视觉系统那些专用软件和通信协议，用AI智能相机加Modbus TCP的方案简单太多了。我用了不到半天就把通讯调通了。
那些AI做不好的地方，还是要人来扛
- 瓶子颜色变化：供应商换了一批茶色玻璃瓶，之前的模型全废了，重新采集了茶色瓶的数据重新训练。所以每换一种瓶色，就得重新喂数据。
- 标签遮挡：有时候标签贴的位置正好盖住了瓶身裂纹区域，相机拍不到缺陷部位。这个问题我们至今没完全解决——只能说加了一个检测工位，在贴标前也过一次AI视觉。
- 温度影响：灌装线温度高，相机镜头前面有时候会起雾。后来加了个小型气帘对着镜头吹才解决。AI再厉害，也挡不住物理世界的湿气。
我的一点感受
以前总觉得AI离工控很远。深度学习、神经网络、卷积这些词听着就头疼。但今年几件事让我改变了看法：一是AI芯片算力越来越高，价格越来越低；二是这些AI视觉产品的部署门槛确实降下来了——你不用懂算法原理，上传图片标个框就行；三是我们工控人最大的优势——懂信号、懂现场、懂怎么跟PLC通讯——AI解决不了这些东西。
AI视觉检测这件事，让我感觉最爽的不是技术多先进，而是那两个大姐终于不用再站在线边盯瓶子了。她们被调去做了成品包装，活轻了，工资没降。车间里少了人工质检的疲劳事故，良品率从95%提高到98.5%。
三个月折算下来：废品率下降带来的材料节约，差不多可以覆盖这套视觉系统的投入。老板很开心，我也挺有成就感。
你们现在用上AI视觉了吗？是传统视觉方案还是深度学习方案？有没有遇到什么坑？欢迎底下聊聊。
（一个在工控行业摸爬滚打10年的老工程师，记录真实项目中的得与失。文章首发于16fl.cn 一路福利）