解决在线瑕疵检测系统的误报与漏报问题，可以从以下几个方面入手：
一、提高检测准确性
1. 优化检测算法：通过不断改进和优化瑕疵检测算法，提高系统对瑕疵的识别能力，从而减少误报和漏报。这可以包括对算法参数的调整、特征提取方法的改进等。
2. 引入人工智能技术：利用人工智能技术，如深度学习、机器学习等，对瑕疵检测系统进行训练和优化，使其能够更准确地识别瑕疵，降低误报和漏报率。例如，可以使用大量的瑕疵图像数据对模型进行训练，提高其识别精度。
二、加强系统监控与维护
1. 实时监控：对在线瑕疵检测系统进行实时监控，及时发现并处理系统异常，确保系统的稳定运行。这可以通过设置监控指标、建立报警机制等方式实现。
2. 定期维护：定期对系统进行维护和保养，确保系统的性能和准确性不受影响。例如，可以定期对检测设备进行校准、清洁等操作，以保证其正常工作。
三、完善检测流程与规范
1. 明确检测标准：制定明确的瑕疵检测标准和规范，确保检测人员能够按照统一的标准进行操作，减少因操作不当导致的误报和漏报。
2. 建立复核机制：对于系统检测出的瑕疵结果，可以建立复核机制，由专业人员进行二次确认，以确保检测结果的准确性。
四、利用历史数据进行分析与改进
1. 建立历史数据库：将每次检测的结果和数据保存下来，建立历史数据库，为后续的分析和改进提供数据支持。
2. 数据分析与挖掘：利用数据分析技术，对历史数据进行分析和挖掘，找出误报和漏报的原因和规律，为改进检测系统提供依据。例如，可以分析不同瑕疵类型的误报和漏报率，找出问题所在，并针对性地进行优化。
解决在线瑕疵检测系统的误报与漏报问题需要从多个方面入手，包括提高检测准确性、加强系统监控与维护、完善检测流程与规范以及利用历史数据进行分析与改进等。这些措施的实施可以有效地降低误报和漏报率，提高瑕疵检测系统的性能和准确性。
