缺陷定義不清，系統就不会稳
如果缺陷邊界没有定義清楚，演算法和人工複檢会很快出現標準漂移。
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AI 視覺檢測項目里最容易誤判的地方
AI 視覺檢測的問題不只是模型精度，而是整个檢測系統有没有把缺陷定義、成像条件、阈值邏輯、誤判處理和後續動作組織清楚。
成像条件经常被低估
照明、角度、節拍和表面状态会直接影响識別結果，这通常不是靠後期调演算法就能完全补回来的。
誤判之后怎么办，也属于系統設計
誤判和漏判不只是數據問題，它还關係到複檢、分流、異常處理和節拍恢复方式，應該和檢測本身一起設計。