不同行业（如电子、纺织、汽车）的产品缺陷类型、工艺标准差异显著，需深度适配客户需求，导致方案难以标准化，研发周期长（通常需数月甚至半年），且存在交付失败风险

工业场景正常样本远多于缺陷样本，且缺陷形态多变（如划痕、气泡、微裂纹），难以获取充足且多样化的训练数据。微小缺陷需专业标注，人力成本高昂，且标注主观性影响模型泛化能力

传统算法对光照变化、遮挡敏感，易受环境干扰（如反光、阴影）导致检测波动。深度学习模型在复杂缺陷（如柔性材料褶皱、透明物体内部瑕疵）识别精度不足，且模型迭代需持续标注新数据

高精度相机/镜头成本高，高速检测需匹配高帧率硬件，但功耗与体积限制部署灵活性。光源稳定性（如LED光衰）直接影响成像质量，需频繁校准