要提高瑕疵检测系统的容错能力，可以从以下几个方面入手：
1. 引入先进技术：
采用基于视觉识别的技术，如南通易阳科技有限公司申请的“一种基于视觉识别的面料瑕疵检测系统”专利，通过量子视觉增强模块提高图像细节的捕捉能力，并利用量子处理器的并行计算能力对海量图像数据进行快速分析，从而减少漏检和误检的情况。
2. 全面测试与验证：
实施不同角度的全面测试，包括从管理层、开发人员和最终客户等多个角度出发，确保系统能够发现尽可能多的瑕疵。
保持怀疑心态，对系统中一切可能存在影响软件操作的行为进行验证，特别是那些看似不可能有缺陷的地方，越有可能隐藏着问题。
3. 利用高效准确的检测设备：
采用外观缺陷检测设备，通过高精度的光学传感器和图像处理算法，快速、准确地检测产品表面的各种缺陷，如划痕、破损、裂纹等，确保产品的外观尺寸符合标准。
4. 应用深度学习技术：
利用深度学习的外观瑕疵智能检测软件系统，实现实时在线、低漏检率和过杀率、可追踪性与高效率的智能缺陷检测。这种技术能够自主学习并识别各种不规则或随机性缺陷，从而提高系统的容错能力。
通过引入先进技术、全面测试与验证、利用高效准确的检测设备以及应用深度学习技术等方法，可以有效提高瑕疵检测系统的容错能力。
