在瑕疵检测中进行异常检测，可以按照以下步骤进行：
1. 明确异常类别：
在进行异常检测之前，首先要明确可能出现的异常类别。通过选择代表性案例，可以更好地了解各种异常的特征和影响，为构建高效的检测系统奠定基础。
2. 设定检测目标：
异常检测的目标决定了整个系统设计的方向。在不同阶段设定不同的检测目标，可以使系统更具针对性，既可以根据历史数据发现潜在问题，也可以根据实时数据及时应对新出现的异常情况。
3. 选择适用的检测方法与工具：
异常检测有多种方法，包括基于统计学、机器学习等的技术。在瑕疵检测中，常用的方法是基于图像处理技术和机器视觉算法。当待检测物品通过瑕疵检测仪时，仪器会通过高清晰度摄像头捕捉物品表面的图像，然后图像处理系统对捕捉到的图像进行分析和处理，通过算法识别出与正常表面不同的异常区域，即瑕疵部分。
4. 设计合理的检测流程：
一个合理的检测流程对于异常检测系统至关重要。流程的设计应该考虑到异常的传播路径、发现方式以及系统的响应策略，确保整个系统在各个环节都能够高效运作。
5. 分析异常行为：
通过深入分析异常行为，了解异常产生的机制，可以更好地优化系统架构，预防未来的异常情况。这包括查看生产记录、设备维护记录、原材料检验报告等相关数据，对可能导致异常的原因进行初步验证和筛选，以及深入生产现场进行实际观察。
6. 使用瑕疵侦测模型：
在一些先进的瑕疵检测系统中，还会使用基于机器学习算法构建的瑕疵侦测模型。通过将制品图像及制造信息输入至瑕疵侦测模型，可以根据模型的输出结果判断制品的瑕疵。
瑕疵检测中的异常检测需要明确异常类别、设定检测目标、选择适用的检测方法与工具、设计合理的检测流程、分析异常行为以及使用瑕疵侦测模型等步骤来确保检测的准确性和效率。
