在視覺檢測中，常用的性能評估指標包括以下幾個方面：

準確率 (Accuracy)

準確率是常用的評估指標之一，它衡量模型在整個測試集上正確分類的樣本比例。準確率越高，說明模型的總體分類效果越好.

精確率 (Precision)

精確率是指在所有被模型預(yù)測為正類的樣本中，實際為正類的比例。精確率越高，說明模型在預(yù)測正類時的準確性越高.

召回率 (Recall)

召回率是指在所有實際為正類的樣本中，被模型正確預(yù)測為正類的比例。召回率越高，說明模型在識別正類時的能力越強.

F1 值 (F1 Score)

F1 值是精確率和召回率的調(diào)和平均值，用于綜合評估模型的性能。F1 值越高，說明模型在精確率和召回率之間取得了較好的平衡.

混淆矩陣 (Confusion Matrix)

混淆矩陣提供了一個詳細的分類結(jié)果信息，包括真陽性 (TP)、假陽性 (FP)、真陰性 (TN) 和假陰性 (FN) 的數(shù)量。通過混淆矩陣，可以更深入地分析模型的性能.

檢測速度 (Detection Speed)

檢測速度是指模型處理每個圖像所需的時間。在工業(yè)應(yīng)用中，檢測速度直接影響生產(chǎn)效率，因此也是一個重要的性能指標.

魯棒性 (Robustness)

魯棒性是指模型在不同環(huán)境和條件下的穩(wěn)定性和可靠性。一個魯棒性強的模型能夠在各種復(fù)雜環(huán)境中保持較高的性能.

可擴展性 (Scalability)

可擴展性是指模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時的性能表現(xiàn)。一個具有良好可擴展性的模型可以隨著數(shù)據(jù)量的增加而保持穩(wěn)定的性能.

非接觸檢測能力 (Non-contact Detection)

非接觸檢測是指檢測過程不需與產(chǎn)品物理接觸，適用于脆弱或危險產(chǎn)品的質(zhì)量控制.

數(shù)據(jù)可追蹤性 (Data Traceability)

所有檢測結(jié)果都可以記錄和追蹤，方便質(zhì)量管理和后續(xù)分析.

這些指標可以綜合評估視覺檢測系統(tǒng)的性能，幫助開發(fā)者和用戶更好地理解和優(yōu)化系統(tǒng)。