缺陷定义不清，系统就不会稳
如果缺陷边界没有定义清楚，算法和人工复检会很快出现标准漂移。
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AI 视觉检测项目里最容易误判的地方
AI 视觉检测的问题不只是模型精度，而是整个检测系统有没有把缺陷定义、成像条件、阈值逻辑、误判处理和后续动作组织清楚。
成像条件经常被低估
照明、角度、节拍和表面状态会直接影响识别结果，这通常不是靠后期调算法就能完全补回来的。
误判之后怎么办，也属于系统设计
误判和漏判不只是数据问题，它还关系到复检、分流、异常处理和节拍恢复方式，应该和检测本身一起设计。