傳統機器視覺 vs ViDi AI 深度學習，哪些情境必須用 AI？哪些用傳統規則就夠？完整比較與決策樹。
VisionPro 還是 ViDi？傳統規則還是深度學習？VSK 威視康整理 4 大判斷指標，3 分鐘搞清楚何時該用 AI、何時規則演算法就夠。
本質差異
| 維度 | 傳統規則（VisionPro） | 深度學習（ViDi） |
|---|---|---|
| 核心邏輯 | if-else 規則 + 形態學 | 神經網絡（CNN） |
| 適合場景 | 特徵明確、變異小 | 紋理變異大、缺陷型態多 |
| 需要樣本量 | 不需訓練 | 10-200 張典型樣本 |
| 調試時間 | 短（小時） | 中（天-週） |
| 典型應用 | 尺寸量測、條碼、定位 | 紋理瑕疵、複雜分類、低對比 OCR |
| 計算資源 | 嵌入式相機可跑 | 需 PC + GPU 或 D900 嵌入式 |
決策樹：4 個問題判斷
- 缺陷形態是否能用文字描述？「直徑 5mm 圓形」→ 規則。「沒有兩個瑕疵長得一樣」→ ViDi。
- 同類缺陷的視覺變異大嗎？金屬紋理 / 紡織 / 太陽能矽晶 → ViDi。固定形狀缺料 / 字符位置 → 規則。
- 有 OK / NG 樣本可用嗎？有 10+ 張 → ViDi 訓練。沒樣本 → In-Sight 2800 Edge Learning（免訓練即用）。
- 需要分類嗎？多種 OK / NG 分類 → ViDi Classify。單純 PASS / FAIL → 規則或 ViDi Analyze。
ViDi 4 大工具
- ViDi Locate（藍色）：定位元件中心、角度、計數
- ViDi Analyze（紅色）：瑕疵分析、異常區域標定
- ViDi Classify（綠色）：多類別分類（OK/NG/Type-A/Type-B）
- ViDi Read：複雜字符 OCR（雷射打標、針點 DPM）
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👨💼 撰文／審稿：VSK 威視康工程團隊
VSK Technology 為 Cognex 官方授權 PSI 認證系統整合商（Partner System Integrator），深耕台灣機器視覺整合領域逾十年，累積數百件 Cognex 視覺檢測導入經驗，服務涵蓋半導體、汽車、電子光電、PCB、生技製藥、食品飲料、3PL 物流、機電設備、通訊網路、民生用品等十大產業。
📅 內容最後更新：2026-05-05 ｜ 📞 +886 2-8809-3200 ｜ 📧 Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它