主机厂对零部件的 PPM（百万件不良率）要求越来越严格：一般件 100-500 PPM，安全件 <10 PPM。传统抽检模式无法满足这一要求，且一旦不良件流入总装线，召回成本极高。全检成为强制要求，而人工全检的一致性问题（漏检率 5-15%）无法达标，视觉自动化是唯一出路。
架构：6-10 路工业相机 + 多光源 + 转台/传送带。工件在检测工位停留 0.3-1 秒，多相机同步拍摄完成全周检测。节拍：60-300 件/分钟。适合：中小型规则形状零件（螺栓、螺母、轴承、销轴、齿轮等）。优点：节拍快、成本可控（30-80万）· 缺点：新品导入需重新设计工装。
架构：六轴机器人 + 手部相机 + 2D/3D 混合视觉。机器人抓取工件后在多个视角下拍摄，或相机安装在末端跟随工件旋转扫描。节拍：15-30 件/分钟。适合：中大型异形复杂零件（涡壳、缸体、变速器壳、支架等）。优点：灵活性极高、可覆盖复杂几何 · 缺点：节拍慢、投资高（80-200万）。
架构：高分辨率相机 + 深度学习算法（YOLO/UNet/Anomalib）。用大量正常/缺陷样本训练模型，识别肉眼难以定义规则的复杂缺陷（如皮革纹理、涂装橘皮、铸造缩孔）。节拍：受硬件限制，通常与方案 A/B 结合。适合：缺陷类型多样、规则难定义、样本充足的场景。优点：处理复杂缺陷能力强 · 缺点：需要样本积累和持续维护（3-6 个月导入期）。
行业实践证明，纯规则算法（方案 A）+ AI 兜底（方案 C）是当前最经济、最稳定的组合：规则算法处理 90% 明确缺陷（尺寸、明显划痕、缺齿），AI 模型处理 10% 复杂缺陷（微裂纹、色差、纹理异常）。这样既保证节拍，又提升检出率，且系统维护难度可控。
建议分三步走：第一年选取 1-2 条痛点最明显的产线试点（规则件+方案A），验证 ROI 后规模化。第二年扩展至更多产线，引入方案 C 处理疑难缺陷。第三年建设检测大数据平台，与 MES 打通实现全流程可追溯。艾马机器人可提供从方案 A 到 A+C 的完整交付能力。
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