（传统检测进程 VS AI检测进程）

传统视觉：靠人为预设规则的判断体系

需要针对每一类瑕疵手动设定阈值、轮廓、灰度、尺寸标准，产线光线波动、产品细微形变、缺陷形态不规则时，预设规则极易失效。面对划痕、溢料、不规则外观瑕疵这类难以标准化定义的缺陷，往往陷入“漏检、高误判、频繁人工调整参数”的困境，不仅误产能，也是食品烘焙行业长期难以解决的品控痛点。

（传统视觉检测擅长定义大范围缺陷或典型缺陷）

西斯派克AI检测：跳出规则的思维桎梏

我们打造的是「数据采集→样本标注→模型训练→现场适配调试→稳定量产迭代」全链路AI闭环。核心路径清晰划分两大阶段：

①离线打磨，筑牢模型根基（投产前置关键环节）
正式上线前，深入客户真实产线采集海量现场图像，收集各类良品、多样化缺陷样本，搭建专属高质量素材库。通过精准标注训练AI，让模型自主学习产品正常形态与各类瑕疵特征；经过多轮迭代测试，识别精度达标工业标准后，再将成熟模型与工业相机、产线自动化系统联调，确认稳定后方可投入生产。

②在线自主运行，适配动态生产场景

量产阶段无需持续人工设置参数。工业相机实时抓拍产品图像，AI瞬时完成良品、不良品区分，并联动设备自动剔除次品。面对产线复杂多变环境，系统可自主匹配最优检测逻辑，摆脱传统算法对理想化生产条件的依赖。

（无需手动定义，AI系统自主学习）

抗干扰能力强：夹心机内背景复杂，在存在夹心馅料、饼干渣等杂物干扰下，依然保持高识别度；且饼干产线在长期运行后，检测窗口易受到油污影响导致拍摄图像发白，容易造成误判误剔，深度学习AI检测则具有更强的稳定性和鲁棒性，减少生产浪费；

缺陷识别率高：传统视觉很难检测的细微裂痕、破损、小缺口等都能精确识别，且随着实际运行时间增加，AI学习能力也逐步加强，模型更完整，检测的精度和稳定性都将达到理想状态；

无需反复调参：深度学习AI检测对人员要求更低，无需因产品换型、缺陷类型增加、光线变化、拍摄角度等问题反复调参，可傻瓜式操作，即开即用；

传统设备亦可升级AI：可在传统算法设备上直接升级深度学习AI检测；

算法自由切换：传统饼干图像处理算法和AI检测算法可快速切换，这一点在项目初期尤其重要，解决了AI建模期间需要大量训练验证图像集的问题，满足厂商快速上线的需求。