要提高瑕疵檢測系統(tǒng)的容錯能力，可以從以下幾個方面入手：

1. 引入先進技術(shù)：

采用基于視覺識別的技術(shù)，如南通易陽科技有限公司申請的“一種基于視覺識別的面料瑕疵檢測系統(tǒng)”專利，通過量子視覺增強模塊提高圖像細節(jié)的捕捉能力，并利用量子處理器的并行計算能力對海量圖像數(shù)據(jù)進行快速分析，從而減少漏檢和誤檢的情況。

2. 全面測試與驗證：

實施不同角度的全面測試，包括從管理層、開發(fā)人員和最終客戶等多個角度出發(fā)，確保系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)盡可能多的瑕疵。

保持懷疑心態(tài)，對系統(tǒng)中一切可能存在影響軟件操作的行為進行驗證，特別是那些看似不可能有缺陷的地方，越有可能隱藏著問題。

3. 利用高效準確的檢測設(shè)備：

采用外觀缺陷檢測設(shè)備，通過高精度的光學傳感器和圖像處理算法，快速、準確地檢測產(chǎn)品表面的各種缺陷，如劃痕、破損、裂紋等，確保產(chǎn)品的外觀尺寸符合標準。

4. 應(yīng)用深度學習技術(shù)：

利用深度學習的外觀瑕疵智能檢測軟件系統(tǒng)，實現(xiàn)實時在線、低漏檢率和過殺率、可追蹤性與高效率的智能缺陷檢測。這種技術(shù)能夠自主學習并識別各種不規(guī)則或隨機性缺陷，從而提高系統(tǒng)的容錯能力。

通過引入先進技術(shù)、全面測試與驗證、利用高效準確的檢測設(shè)備以及應(yīng)用深度學習技術(shù)等方法，可以有效提高瑕疵檢測系統(tǒng)的容錯能力。