第二章：项目需求分析——客户需求收集方法、需求文档撰写与KPI定义
大家好，我是老张。做视觉检测项目这么多年，我最大的体会是：项目成败，七分在需求，三分在算法。你想想看，需求没搞清楚就急着写代码，最后八成要返工。今天咱们就聊聊需求分析这块硬骨头怎么啃。
2.1 客户需求收集方法
客户说「我要检测这个产品有没有缺陷」，这句话其实啥也没说。我习惯把需求收集分成三步走：
2.1.1 现场调研——别光听，要去看
我个人习惯，接到项目第一件事就是去客户产线。坐在会议室听PPT，不如去车间站半小时。为什么？因为客户说的「节拍5秒一个」，实际产线可能只有3秒。你按5秒设计，现场根本跑不起来。
2.1.2 样品分析——拿实物说话
我建议至少拿50个良品、50个不良品回来。为什么是这个数？太少看不出规律，太多客户嫌麻烦。记得有一次，客户说「划痕很浅」，结果样品拿回来一看，那划痕深得都能当沟壑了。所以，样品一定要自己看。
2.1.3 需求访谈——问对问题
我常用的几个问题清单：
- 检测什么缺陷？尺寸、外观、还是装配？
- 节拍要求多少？峰值产能是多少？
- 误判容忍度是多少？漏检率要求多少？
- 现有检测方式是什么？人工还是半自动？
- 数据要不要追溯？要不要对接MES？
嗯，这里要注意：客户说的「差不多」就是最大的坑。一定要把「差不多」变成具体数字。
2.2 需求文档撰写——BRD与PRD
需求收集完了，就得写文档。我见过太多项目死在「口头需求」上。文档就是法律，白纸黑字写清楚，后面扯皮少一半。
2.2.1 BRD（商业需求文档）
BRD是写给老板看的。说白了，就是告诉客户老板：这个项目值不值得投钱。我一般写这几个部分：
- 项目背景：为什么要做这个检测？人工成本高？质量投诉多？
- 商业价值：投100万能省多少人工？能减少多少客诉？
- 风险与假设：比如产品改型怎么办？节拍达不到怎么办？
- 投入产出分析：ROI大概多少？多久回本？
2.2.2 PRD（产品需求文档）
PRD是给工程师看的。我习惯用这个结构：
| 模块 | 内容 | 示例 |
|---|---|---|
| 功能需求 | 检测什么、怎么检测 | 检测螺丝有无、方向是否正确 |
| 性能需求 | 节拍、精度、误判率 | 节拍≤2秒/件，精度±0.1mm |
| 接口需求 | 与PLC、MES怎么通信 | TCP/IP协议，数据格式JSON |
| 环境需求 | 温度、湿度、光照 | 0-40℃，无强光直射 |
| UI需求 | 操作界面、报表 | 实时显示检测结果，可导出Excel |
写PRD时，我习惯把「验收标准」写进去。比如「误判率≤1%」，那怎么测？拿1000个样品跑一遍，算出来就是。这样后面验收时，双方都没话说。
2.3 关键性能指标（KPI）定义
KPI是项目的命根子。我见过最惨的项目，就是KPI没定义清楚，最后验收时客户说「我觉得不行」，工程师说「我觉得行」。所以，KPI必须量化、可测量、可验证。
2.3.1 节拍（Cycle Time）
节拍就是一个产品从进到出需要多少秒。我习惯这么算：
- 理论节拍：相机曝光+图像传输+算法处理+结果输出
- 实际节拍：理论节拍×1.2（留20%余量）
- 峰值节拍：客户产线最快速度下的要求
举个例子：客户说节拍3秒。我算下来理论节拍2.2秒，加上余量2.6秒，嗯，能跑。但如果理论节拍就2.8秒，那肯定不行，得优化算法或者换相机。
2.3.2 精度（Accuracy）
精度分两种：
- 测量精度：比如尺寸检测，要求±0.05mm。这取决于相机分辨率、镜头畸变、标定精度。
- 定位精度：比如机器人抓取，要求±0.1mm。这取决于视觉定位算法和机械手配合。
我常用的精度验证方法：拿一个标准件，测10次，看最大值和最小值的差。如果差在要求范围内，就算过。如果超了，那就得找原因——是光照不稳定？还是算法有偏差？
2.3.3 误判率（False Rate）
误判率包括两个指标：
- 过杀率（False Positive）：良品被判为不良品。客户最烦这个，因为浪费产能。
- 漏检率（False Negative）：不良品被判为良品。这个更严重，会出质量事故。
我一般这么定：
- 过杀率≤3%（可以接受，大不了人工复检）
- 漏检率≤0.1%（必须严格控制）
为什么漏检率要求这么严？你想想看，一个不良品流到客户手里，可能引发退货、投诉、甚至索赔。所以，宁可错杀一千，不可放过一个——但这话不能跟客户说，哈哈。
2.4 知识体系框架图
下面这张图，是我自己总结的需求分析核心逻辑。你看一遍，基本就清楚整个流程了。
2.5 避坑指南与个人经验
最后，分享几个我踩过的坑：
- 坑一：客户说「你看着办」——千万别信。一定要把需求落到纸面上，哪怕客户觉得烦。
- 坑二：KPI定得太理想——比如节拍1秒、精度0.01mm、误判率0%。现实吗？不现实。要留余量。
- 坑三：忽略环境变化——白天和晚上光照不一样，夏天和冬天温度不一样。这些都会影响检测效果。
好了，需求分析这块就聊到这儿。记住一句话：需求分析做得越细，项目做起来越顺。别急着写代码，先把需求搞清楚。
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