在视觉检测中，常用的性能评估指标包括以下几个方面：
准确率 (Accuracy)
准确率是常用的评估指标之一，它衡量模型在整个测试集上正确分类的样本比例。准确率越高，说明模型的总体分类效果越好.
精确率 (Precision)
精确率是指在所有被模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。精确率越高，说明模型在预测正类时的准确性越高.
召回率 (Recall)
召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。召回率越高，说明模型在识别正类时的能力越强.
F1 值 (F1 Score)
F1 值是精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型的性能。F1 值越高，说明模型在精确率和召回率之间取得了较好的平衡.
混淆矩阵 (Confusion Matrix)
混淆矩阵提供了一个详细的分类结果信息，包括真阳性 (TP)、假阳性 (FP)、真阴性 (TN) 和假阴性 (FN) 的数量。通过混淆矩阵，可以更深入地分析模型的性能.
检测速度 (Detection Speed)
检测速度是指模型处理每个图像所需的时间。在工业应用中，检测速度直接影响生产效率，因此也是一个重要的性能指标.
鲁棒性 (Robustness)
鲁棒性是指模型在不同环境和条件下的稳定性和可靠性。一个鲁棒性强的模型能够在各种复杂环境中保持较高的性能.
可扩展性 (Scalability)
可扩展性是指模型在处理大规模数据集时的性能表现。一个具有良好可扩展性的模型可以随着数据量的增加而保持稳定的性能.
非接触检测能力 (Non-contact Detection)
非接触检测是指检测过程不需与产品物理接触，适用于脆弱或危险产品的质量控制.
数据可追踪性 (Data Traceability)
所有检测结果都可以记录和追踪，方便质量管理和后续分析.
这些指标可以综合评估视觉检测系统的性能，帮助开发者和用户更好地理解和优化系统。
