技术难题内容：样本形态变化：工业环境中生产工艺参数复杂多变，导致缺陷呈现样式多变，这对检测算法的稳定性和鲁棒性提出了高要求。 噪声干扰：工业现场常存在水渍、毛发、灰尘、纤维等干扰物，这些噪声可能掩盖或干扰瑕疵特征，影响检测准确性。 瑕疵多样性问题：缺陷种类多：金属表面镀层瑕疵种类繁多，如划痕、凹坑、气泡、裂纹等，不同瑕疵在形状、大小和颜色上差异显著，增加了识别的难度。缺陷特征复杂：某些瑕疵可能缺乏明显的边缘特征，或存在变形、重叠等情况，使得传统视觉算法难以准确提取特征，深度学习分类训练困难，导致分类准确率不高，经常出现误检测和漏检测难题。预期达到的目标和技术指标：瑕疵缺陷，高质量的检出，并高准率的有效分类，根据分类进行处置