在智能制造领域，AI视觉缺陷检测备受关注，但数据质量和数量问题成为项目推进的最大“卡点”。数据质量和数量的关键性：不只是“有”数据，更要“好”数据数据不足和不平衡是常见问题。缺陷样本少，如精密电子元件中微小焊接缺陷出现频率低，导致AI模型难以准确识别罕见缺陷。数据集还存在类内和类间不平衡，模型易被多数派带偏，对稀有缺陷“视而不见”。数据标注质量也至关重...
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