学生第一个卡点：把检测精度等同于镜头分辨率
很多学生上来就堆参数。买个千万像素的工业相机就觉得稳了。对吧？
上次有个小组，光镜头花了一半项目预算，装完机兴高采烈测样，最后微小划痕还是漏检一半多。太坑了。
说实话，大部分新手都想不到，机械结构的稳定性，比镜头分辨率对精度的影响大太多。传送带上工件的抖动，定位偏差一两个像素，AI模型再准也白搭。我当时让他们拆了重新改，只加了一个简单的气动定位挡块，成本才八十多。再测，漏检率直接掉了十二个百分点。
很多人不信，觉得AI时代，算法才是核心，机械结构都是边角料。做一次项目就懂了，基础错了，再高端的算法也救不回来。
AI不是万能黑箱，打光错了全白搭
我发现现在学生有个惯性，拿到项目先找开源AI模型，调参数调半个月，机械部分能凑活就凑活。
有个小组做手机后盖的缺陷检测，一直解决不了玻璃反光的问题，换了三个模型，调了上百次权重，准确率还是上不去。来找我的时候愁眉苦脸，说AI也不过如此。
我带他们去实验室看了老款检测设备的光源。问他们，为什么人家不用你们选的环形光源？没人答得出来。
换成同轴落射光源，调整个十度的打光角度，没改一行算法代码，准确率直接涨了十七个百分点。
不过话说回来，这不怪学生。教材里讲AI产品外观缺陷检测，把模型原理写得清清楚楚，打光和结构一笔带过。谁能想到，这么基础的东西，是最大的拦路虎？
教学调整：把机械设计的权重拉回来
之前我布置项目，评分权重是算法占六成，结构占四成。结果大家都把精力堆在AI上，结构做得一塌糊涂。
这学期我改了规则。总项目预算卡一千块，机械结构部分占分六成。一下子就把方向扭过来了。学生开始想着怎么用简单结构解决问题，不是上来就堆高端配件。
这次有个小组，用旧手机拆下来的摄像头，自己3D打印了V型定位夹具，总花费不到三百块。测样的准确率，比那些花几千块买工业相机的小组还高。答辩的时候我问他们灵感哪来的，说预算不够，逼出来的。
你说有意思不？机械设计本来就是这样，有限条件下解决问题，才见真功夫。现在天天吹AI赋能，好多人就忘了本了。
有个学生答辩完跟我说，之前觉得学机械设计没前途，以后都是AI的天下，做完这个项目才明白，AI是工具，帮你解决问题的，要解决问题，根基还是机械设计。没有靠谱的结构把工件放到正确的位置，给你最好的模型也没用。
这句话我记在备课本上了。下次开课第一节课就讲。
现在很多院校开新方向，只要沾AI，就把大部分课时给算法，机械部分随便讲讲。我觉得不对。我们是机械设计专业，教的就是怎么设计出能用的机构，怎么解决实际生产里的问题。AI产品外观缺陷检测也好，别的AI+机械项目也好，核心还是机械设计，不是调参。
这些坑，教材里不会写，都是一次次带学生做项目踩出来的。写下来，下次上课少踩点。
