（一）基于要求中的一种组合
数据记录分析
以过去变量的值和关系为基础，借助大数据及数字化技术对风险行为的走向进行推断、预测。通过解析大量历史数据和分析模型发现其中的模式和规律，从而识别出可能存在的风险趋势及规律，以此预测可能出现的风险情况，及时做出相应的调整与处理。
数据检索
在大量历史数据库中，对某一对象进行针对性搜索，根据要求对风险进行评估和分析，发现存在的风险和趋势，并作出相应的处理。
技术指标分析
将存在的或可能的问题进行筛选，仅保留有实质意义的各组数据，并以此为依据进行风险预测分析。
经验教训法则分析
通过以往经历进行发现，记录和分析不同情况下的历史风险、风险影响和风险趋势，以期对当前类似风险进行识别和预测。
数据可视化
以易于阅读和理解的形式呈现数据，通过图表、流程图、折线图等可视化表现形式，将复杂的大量的文字、数据和信息整理展示，借助可视化的形式来更好的识别风险。
模糊分析
将模糊逻辑结合统计分析，用于给定变量内容、值范围和函数关系以外的信息进行分析，可以更好的分析不确定的和多变的因素，从而更好的识别风险。
基于规则的分析
使用规则或规则语言，从历史数据中发现和识别出符合规则的模式，从而改进风险识别的结果。
（二）另一种组合下的风险识别七种方法
基于仿真和统计模型的风险识别
利用电脑仿真建立一个大量数据，并利用统计模型分析数据，利用统计数据推断出当前系统存在的风险。
基于比较的风险识别
与另一个系统对比，对比其中的差异，以发现这些差异带来的风险。
基于规则的风险识别
制定相关的监管政策和安全技术规则，根据这些规则来识别系统中的风险。
基于专家系统的风险识别
根据专家的知识以及经验，建立一个专家系统，用这个系统来推导风险。
基于结构化方法的风险识别
基于系统的结构，分析结构是否满足安全需求，以发现系统中存在的风险。
借助工具的风险识别
采用相关的检测和安全工具，检测系统中存在的漏洞和攻击类型，从而探测系统风险。
基于人工智能的风险识别
使用机器学习和深度学习等人工智能技术，整合风险信息，检查系统中存在的风险。
二、视觉外观检测风险相关的风险识别方法应用
在视觉外观检测方面，不同的风险识别方法有着不同的应用场景：
数据记录分析：例如在视觉外观检测中，可以分析过去的检测数据记录，像检测到的不同类型外观缺陷的频率、在不同生产批次中的出现规律等。如果过去数据显示某种外观缺陷在特定生产环节频繁出现，那么可以预测未来该环节可能出现同样的风险，提前做好检测设备的校准或者改进生产工艺等措施。
数据检索：当需要对特定的外观缺陷类型或者特定产品型号的检测风险进行评估时，可以在历史数据库中检索相关的检测记录。比如检索某一批次产品外观检测中出现颜色偏差的相关数据，来分析这种颜色偏差风险是否具有普遍性或者特定的影响因素。
技术指标分析：在视觉外观检测设备中，技术指标如分辨率、检测速度、误判率等是关键的评估因素。通过对这些技术指标进行分析，可以识别出设备在检测过程中的风险。例如，如果分辨率不足，可能导致微小外观缺陷无法检测到的风险；如果误判率过高，会影响产品质量控制的准确性。
经验教训法则分析：检测人员可以根据以往的视觉外观检测经验，识别当前检测中的风险。例如，如果之前在检测某类具有复杂纹理的产品外观时容易出现误判，那么在当前遇到类似产品时就可以提前采取更精细的检测算法或者增加人工复核环节等措施。
数据可视化：将视觉外观检测的数据进行可视化处理，例如将不同时间段检测到的外观缺陷数量绘制成折线图，或者将不同类型外观缺陷的占比用饼图表示。通过这些可视化图表，可以直观地识别出风险的变化趋势，如某种外观缺陷的数量是否突然增加，从而及时采取应对措施。
模糊分析：在视觉外观检测中，对于一些难以精确界定的外观缺陷，如表面的轻微粗糙度变化或者颜色的渐变等情况，可以使用模糊分析。它可以综合考虑多个不确定因素，从而更准确地识别这些复杂情况下的风险。
基于规则的分析：根据预先设定的规则，如产品外观的标准规格、行业内对于外观缺陷的判定标准等，对视觉外观检测结果进行分析。如果检测结果不符合这些规则，就识别为存在风险。例如，产品表面的划痕长度超过规定标准即判定为不合格产品，那么在检测过程中就依据这个规则来识别风险。
对于视觉外观检测风险的识别，还可能涉及到其他方法的综合运用，如将生产流程分析法与上述风险识别方法结合，考虑整个生产流程中视觉外观检测环节的前后工序对检测结果的影响，从而全面地识别风险。像环境分析法，考虑检测环境的光线、温度、湿度等因素对视觉外观检测准确性的影响也是识别风险的重要方面。如果检测环境光线不稳定，可能会导致检测结果出现偏差，这就是一个需要识别的风险点。
