数据增强技术通过以下方式提升瑕疵检测模型的表现：
1. 扩展数据集大小：数据增强技术通过对原始训练样本进行变换、扩展和修改，生成新的数据样本，从而有效扩展数据集的大小。更多的训练数据可以提供更全面的信息，使模型更好地拟合数据分布，特别是在瑕疵检测中，这有助于模型学习到更多瑕疵类型和形态的特征。这缓解了由于数据稀缺导致的模型过拟合问题，提高了模型的泛化能力。
2. 增加数据多样性：数据增强技术包括图像增广、对比增广等多种策略，如旋转、缩放、裁剪、加噪声等。这些操作可以增加训练数据的多样性，使模型能够更好地适应测试数据的多样性。在瑕疵检测中，这意味着模型能够更准确地识别不同尺寸、角度和光照条件下的瑕疵。
3. 提高模型精度和效率：通过数据增强，可以生成与原始样本相似但又不同的新样本，并将这些新样本混合到原始训练集中。这样，模型在训练过程中可以接触到更多样化的数据，从而提高其精度和效率。在瑕疵检测中，这有助于模型更准确地定位和识别瑕疵，提高检测精度。
4. 增强模型鲁棒性：数据增强技术可以模拟真实场景中的姿态和位置变化，使模型具备更好的鲁棒性。在瑕疵检测中，这意味着模型能够在不同条件下稳定地工作，减少因环境变化导致的误检和漏检。
数据增强技术通过扩展数据集大小、增加数据多样性、提高模型精度和效率以及增强模型鲁棒性等方式，有效提升瑕疵检测模型的表现。
