- 数据获取与标注环节常面临样本不均衡、噪声干扰严重的问题，比如工业场景中缺陷样本稀缺，导致模型对罕见缺陷的泛化能力不足，同时人工标注的主观误差也会影响模型训练的准确性。
- 复杂光照条件下的图像预处理难度大，不同光源的色温、强度变化会显著改变物体表面反射特性，需设计自适应的算法来消除光照影响，否则会直接降低特征提取的有效性。
- 多尺度目标检测与识别存在精度与效率的矛盾，高分辨率图像虽能提升小目标检测率，但会大幅增加计算量，如何在实时性要求下优化网络结构（如采用轻量化模型或剪枝技术）是关键挑战。
- 跨域迁移学习中，源域与目标域的数据分布差异（如不同工厂设备的纹理差异）会导致模型性能下降，需通过领域自适应方法（如对抗训练或特征对齐）缩小分布鸿沟。
- 硬件算力与算法复杂度的匹配问题突出，嵌入式设备有限的内存和算力限制了深度学习模型的部署规模，需通过量化、蒸馏等技术压缩模型，同时保证核心性能不显著衰减。
- 动态场景下的时序信息利用不足，传统视觉算法多基于单帧图像处理，而工业流水线中物体的运动模糊、形变等问题需结合光流法或3D卷积等时序建模手段提升鲁棒性。
- 模型可解释性与工程化落地存在冲突，深度学习模型的"黑箱"特性难以满足工业场景对故障溯源的需求，需开发可视化工具或结合传统图像处理算法增强可调试性。
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