样品测试与技术评估
机器视觉能不能做，不取决于相机参数，而取决于缺陷在图像上是否稳定可见、是否能与合格品的正常差异区分开。因此我们建议从实际工件开始，而不是先谈型号。
为什么从样品开始
同一类缺陷，在不同材料、颜色、表面纹理和反光特性上，表现完全不同。划痕在拉丝金属上是一条亮线，在哑光塑料上可能是一条暗线，在镜面件上会随角度消失。生产现场的振动、环境光、上料姿态和节拍，也会改变成像条件。
在没有看到实际样品之前，任何关于「能不能检」「检出率多少」的回答都是猜测。所以我们先做样品测试，再谈方案。
需要提供什么
- 待检工件：实物样品，数量按缺陷种类覆盖，越大越接近生产实际越好。
- OK / NG 样品：合格品与判定为不良的样品分别标注。NG 样品中越接近判定临界值的越有价值，它们决定了界线画在哪里。
- 缺陷定义：需要识别哪些缺陷、各自的可接受界限，以及是否分级（致命 / 主要 / 次要）。
- 工件信息：材质、尺寸范围、表面处理方式，以及图纸或公差要求。
- 生产条件：当前检测方式、节拍要求、上料姿态、是否需要在线检测与自动剔除。
- 现场条件：安装空间、供电与气源、环境光、粉尘或清洗要求。
- 图片与资料：现有缺陷照片、视频、图纸或技术文档，便于前期预判。
我们做哪些工作
- 样品分析：确认材质、形状、表面特征与检测要求，判断缺陷的成像难点。
- 光学成像测试：比较不同相机、镜头、光源与拍摄角度，找到能让缺陷稳定显现的成像条件。
- 算法评估：在传统机器视觉、深度学习与组合方案之间选定路线，验证缺陷能否被稳定分割与分类。
- 检测效果评估：在实测图像上评估哪些缺陷可检、边界在哪里、有哪些干扰因素与误判风险。
- 技术方案讨论：围绕设备结构、软件功能、检测流程与自动化接口，讨论可行的实施方式。
能得到什么结论
样品测试的输出不是一句「可以做」，而是一份可执行的技术判断：用什么成像方式、算法走哪条路线、能覆盖哪些缺陷、哪些缺陷存在风险、需要什么条件才能稳定运行。这些结论构成后续方案设计与报价的依据。
不能承诺的部分
样品测试不构成对量产检出率、节拍或长期稳定性的保证。这些指标依赖现场条件、来料波动与验收标准的共同确定，需要在设备联调与试生产阶段逐步确认。测试的具体范围、周期、样品运输与费用安排，按项目实际情况协商。
下一步
如果你已经有实物样品，可以通过在线留言说明工件与检测要求，或直接联系方案工程师确认寄样安排。如果暂时没有样品，也可以先提供缺陷照片与图纸，我们先做初步判断。
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提交工件图片与检测要求
填写视觉检测项目需求评估：可填写检测对象、材质、缺陷、节拍与接口要求，并通过现有表单提供工件图片和资料。先确认可检范围，再商定寄样、打样和验收安排。