映赛智能 vs 传统机器视觉
在微米级量测和万 PPM 级节拍上，传统机器视觉仍是首选。一旦新型号上线、光照变化、标签文字改版，规则系统就开始连续返修。本页用测试方法说明，而不是用宣传语断言，每一种方案应该用在什么场景。
传统机器视觉
康耐视、基恩士、Halcon、DALSA — 规则引擎流水线，针对单一治具、单一产品、单一光照条件做参数调优。
Insightek
基于视觉基础模型的 AI Agent，从 OK 样本中学习产品语义，能容忍那些会让像素规则失效的变化。
什么时候传统机器视觉仍是正确选择
出现以下情形时，我们会建议客户继续使用康耐视或基恩士。我们不抢自己无法做更好的项目。
- 节拍低于 60 ms 且只需验证单一特征
- 需要远心镜头与标定光学的亚像素量测
- 已 5 年以上未变更 SKU 的成熟产品
- 半导体高产量产线 — 良率每零点几个百分点都已被既有供应商合同绑定
什么时候映赛能改变成本曲线
这些场景下，传统规则视觉要么进入数周返工，要么集成商直接答复"做不了"。
- 高混合 / 小批量产线 — SKU 频繁切换、每季度新增变体
- 检测项依赖标签文字、版本号或文案内容
- 多小型元器件装配验证（螺钉、电容、LED、接插件）
- 反光、纹理、低对比度表面的外观缺陷
- 现场无 MV 工程师 — 工艺必须由产线操作员维护
能力对照表
没有星级评分。每一行都是我们愿意在付费 POC 中兑现的具体陈述。
上线与部署
新 SKU 如何上线
工程师重写 / 调试规则、阈值、ROI
操作员拍摄 OK 样本并一次确认
每新增一款产品的代码量
数百行，通常由集成商维护
0 行 — 注册是 UI 操作
到首条 OK / NG 的时间
数周至数月（项目制）
首款数小时至数天；后续每款数分钟
上线期间需要的现场工程师
需 — 视觉专家 + 集成商
不需 — 多数场景下产线操作员配手机级相机即可
稳定性
光照 / 反光 / 纹理波动
敏感 — 现场故障多发于此
宽容 — 模型把波动视为语义噪声
标签文字 / 文案 / 版本检查
OCR 插件 + 脆弱模板
原生支持 — 模型读上下文，而非字形
亚像素尺寸量测
强项（这是其主场）
非合适工具 — 应与量测厂商配合
硬实时 < 60 ms 节拍
配合硬件可达
可达 — 边缘推理在节拍内将 OK/NG 回传 PLC
总成本与变更管理
新增一类缺陷的成本
新项目、新规则
补 OK / NG 样本，原地训练
更换集成商时的迁移
规则逻辑被供应商锁定
数据与模型存于工厂，可导出
数据主权
本地 — 但通常绑定其专用硬件
完全本地部署；兼容您现有相机
公开价格
主要厂商均仅询价制
询价制 — 30 分钟需求调研后报价
从规则系统迁移过来
康耐视 / 基恩士相机无需扔掉。大多数项目中我们直接复用现有工位。
- 01
1 · 盘点现有工位
列出目前由规则系统处理的检测项。把每一项标注为「稳定 / 可用」或「频繁返修 / 盲区」。
- 02
2 · 复用已有相机
映赛通过标准接口（GigE Vision / USB3 Vision / RTSP）从您现有相机抓帧。无需重新采购。
- 03
3 · 只替换最痛的项目
把高频变化或盲区项目先迁到映赛。稳定的量测工位保持在既有系统。
- 04
4 · PLC 侧握手不变
到产线 PLC 的 OK / NG 信号沿用现有数字 I/O 协议，工程师无需重新接线。