传统机器视觉检测方法在工业领域已经有了较长时间的应用历史，它主要基于预先设定的规则和算法来对图像进行处理和分析，视觉处理软件根据预先设定的参数，如颜色阈值、形状模板、尺寸范围等进行分析和判断。传统机器视觉检测方法的优点在于其原理相对简单，系统构建成本相对较低，对于一些规则明确、环境相对稳定的检测场景能够较好地发挥作用。然而，它也存在着一些局限性，如在复杂环境下检测精度不行等问题。

随着人工智能技术的发展，基于AI算法的工业机器视觉检测方法逐渐兴起。这种检测方法主要利用深度学习等AI算法，通过大量的数据进行训练，使系统能够自动学习和识别图像中的特征。在缺陷检测方面，它不需要人工去详细设定每一种缺陷的特征参数，而是通过大量的带有缺陷标记（正样本和负样本）的图像数据进行训练。这种检测方法的优势在于其对复杂场景和不规则缺陷的处理能力较强，并且随着数据量的增加和算法的不断优化，检测的准确性和可靠性能够不断提高。

在实际工业生产中，产品的外观、缺陷类型等可能存在多种变化，传统机器视觉仅仅依靠有限的预设参数很难完全涵盖所有情况，有可能导致漏检或者误检。而AI工业机器视觉检测能够从大量的数据中学习到更细微、更复杂的特征模式，通过学习大量不同角度、不同光照下带有瑕疵的产品图像，准确识别出极其细微的缺陷，检测精度更高。

传统和AI的机器视觉检测方式的更深层次对比，会涉及到可扩展性这一方面。传统机器视觉系统的可扩展性是比较差的，当需要增加新的检测功能或者检测对象发生较大变化时，往往需要对整个系统进行重新设计和编程。而AI机器视觉采用模块化设计，可扩展性更强，可以根据需要方便地添加新的功能模块，只需要在现有的模型基础上添加相应的模块数据，并使用包含的瑕疵图像数据对该模块进行训练即可，不需要对整个系统进行大规模的改造。

基于AI算法的工业机器视觉检测方法，不单单在检测精度和可扩展性方面与传统机器视觉检测方法存在诸多不同之处，自适应性、检测速度和告警率等方面也存在着很多不足，并且在工业生产日益复杂和对质量要求不断提高的今天，基于AI算法的工业机器视觉检测方法具有更广阔的应用前景。

深圳虚数搭建的基于AI算法的工业机器视觉检测的DLIA工业深度学习开发平台，实现了工业复杂缺陷自动化检测的问题，具有实时缺陷分类与检测的功能，支持新增缺陷标注与再训练。随着不断深圳虚数的探索与创新，为客户提供量身定制的机器视觉解决方案，助力企业实现数字化、智能化转型。