机器视觉在工业质检中的应用越来越广，取代人工目检成为趋势。但落地效果参差不齐，条件是否具备是关键。
成像条件是基础。光照是否稳定、镜头是否合适、拍摄角度是否固定，直接决定图像质量。图像不清楚，再强的算法也难以准确判断。
缺陷样本是训练前提。模型需要见过足够多的缺陷案例才能识别。实际生产中缺陷样本稀少，收集困难，往往需要人工合成或迁移学习弥补。
判定标准要明确。什么样的划痕算不合格、多小的色差可以接受，需要有量化标准。标准模糊，算法就无从判断。
产线速度要匹配。检测节拍必须跟上生产节拍，否则会成为瓶颈。硬件选型和算法效率需要同步考虑。
人机配合是过渡方案。完全无人化的质检投入大、风险高，让机器判明显缺陷、人工复核疑难件，是更稳妥的做法。