2. 缺陷定义与分类体系
在视觉缺陷治理中，最容易被低估的环节不是检测算法，而是“缺陷如何被定义”。如果同一处划痕在A产线叫“表面划伤”、在B产线叫“外观不良”，在工单系统里又变成“其他异常”，那么后续的统计、分派、复盘都会失真。面向工单闭环的缺陷分类体系，本质上是把视觉检测结果翻译成一套可检索、可统计、可追责、可回归验证的结构化语言。
本节围绕五个核心维度展开：缺陷类型、严重度、优先级、责任归属与编码规范。它们不是并列的标签，而是一条从“看到什么”到“谁来处理、多久处理、如何验证关闭”的决策链。
一、缺陷类型：按成因与形态建立可扩展的分类树
缺陷类型回答“这是什么问题”。分类不能只按外观命名，否则无法指导根因分析。推荐采用“大类—子类—具体形态”三级结构。以工业视觉常见的表面缺陷为例：
- 外观类：划痕、脏污、色差、气泡、凹坑、毛刺；
- 尺寸类：长度超差、宽度超差、孔径偏差、位置偏移；
- 装配类：漏装、错装、反装、间隙超标、紧固不到位；
- 字符类：缺字、错字、模糊、偏移、重影；
- 结构类：裂纹、变形、缺料、多料、断裂。
分类树要预留扩展位，但每个叶子节点必须有明确的判定边界。例如“划痕”与“脏污”的边界可定义为：划痕具有方向性且边缘锐利，脏污无固定方向且边缘渐变。边界不清会导致标注一致性下降，进而使模型指标虚高。
二、严重度：描述缺陷本身对质量的影响程度
严重度（Severity）是缺陷的客观属性，与处理紧急程度无关。建议采用四级制，并给出可操作的判定依据：
| 等级 | 名称 | 判定依据（示例） | 典型处置 |
|---|---|---|---|
| S1 | 致命 | 影响安全、功能失效、客户可感知的严重外观缺陷 | 立即停线、隔离批次、追溯全检 |
| S2 | 严重 | 影响装配或性能，但不会立即失效 | 返工/返修，批次抽检加严 |
| S3 | 一般 | 不影响功能，客户可能注意到 | 记录、趋势观察、限期改善 |
| S4 | 轻微 | 几乎不可感知，仅内部标准关注 | 记录、批量复盘时评估 |
严重度必须与检测阈值解耦。检测模型输出的置信度高低，不能直接决定严重度；严重度应由缺陷形态、位置、尺寸和产品标准共同判定。例如同一处0.2mm划痕，在A面（可视面）为S2，在B面（隐藏面）可能为S4。
三、优先级：决定工单处理顺序的调度参数
优先级（Priority）是管理属性，由严重度、发生频次、客户影响和交付节点共同决定。常见做法是用矩阵映射：
优先级 = f(严重度, 频次, 客户影响)
P0：S1 或 客户停线投诉
P1：S2 且 频次≥3件/班 或 关键客户订单
P2：S2 低频 或 S3 高频
P3：S3 低频 或 S4
优先级决定响应时限。例如P0要求15分钟内响应、2小时内给出临时对策；P1要求1小时响应、8小时内闭环；P2为24小时；P3纳入周度改善。优先级可以随批次状态升级，但降级必须留痕。
四、责任归属：从缺陷位置反推责任域
责任归属不是“找人背锅”，而是把工单路由到正确的处理域。建议按“产生域—流出域—检出域”三段划分：
- 产生域：来料、加工、装配、包装、运输；
- 流出域：本工序未拦截、下工序未复检；
- 检出域：视觉工位、人工复判、客户反馈。
工单应同时记录“责任工序”和“检出工序”。例如某划痕在装配后视觉工位检出，责任工序可能是来料或搬运，检出工序是装配视觉工位。只有区分两者，才能既改善产生源，又优化拦截点。
五、编码规范：让每个缺陷成为可追踪的唯一对象
编码是分类体系的落地载体。推荐采用分段式编码，兼顾可读性与机器解析：
缺陷编码 = 产品线(2) - 缺陷大类(2) - 子类(2) - 严重度(2) - 责任域(2) - 流水号(4)
示例：PL01-AP01-SC02-S2-MA-0037
含义：01产品线 / 外观类 / 划痕 / 严重 / 加工责任 / 第37号
编码一旦生成不可修改，状态变更通过工单状态字段表达。这样在MES或QMS中可以用前缀快速聚合，也能用流水号精确定位单件。
六、落地要点：从分类表到工单字段
分类体系最终要落到工单系统的字段设计上。一个可闭环的缺陷工单至少应包含：缺陷编码、缺陷类型（三级）、严重度、优先级、责任工序、检出工序、检出时间、批次号、产品序列号、检测图像路径、处置状态、验证结果。其中缺陷编码作为主键，类型和严重度作为分类维度，责任工序作为路由依据，验证结果作为关闭条件。
当缺陷类型、严重度、优先级、责任归属和编码规范形成稳定映射后，视觉检测输出的不再是一张张孤立图片，而是可聚合、可追溯、可回归的工单对象。下一阶段的模型迭代和工艺改善，才有可靠的数据基础。