迁移学习在瑕疵检测中的作用主要是利用已有的知识来提高模型的性能，尤其是在数据有限的情况下。具体来说：
1. 解决数据稀缺问题：在瑕疵检测中，由于缺陷类型繁多且样本量通常较少，传统的机器学习模型往往难以获得足够的标注数据进行训练。迁移学习允许模型在源任务上进行预训练，然后通过少量的目标任务数据进行微调，从而有效解决了数据稀缺的问题。
2. 提高训练效率和模型性能：通过迁移学习，可以复用底层特征提取层，并调整顶层如分类层，实现知识的有效迁移和利用。这种方式不仅提高了训练效率，还能有效提升模型的性能，使其在瑕疵检测中达到更好的效果。
3. 增强模型的适应性和泛化能力：迁移学习能够在不同但相关的任务之间传递知识，使得模型能够更好地适应新的检测任务。这种跨领域学习的能力增强了模型的适应性和泛化能力，使其在面对新的瑕疵类型或检测环境时仍能保持较好的性能。
4. 结合其他技术提升检测准确率：在实际应用中，迁移学习还可以与其他技术如图像处理算法、深度神经网络模型等相结合，进一步提高瑕疵检测的准确率和效率。例如，在LCD屏幕瑕疵识别系统中，通过迁移学习结合图像处理算法和深度神经网络模型，有效提升了识别的准确率和效率。
迁移学习在瑕疵检测中发挥着重要作用，为解决数据稀缺、提高训练效率和模型性能、增强模型适应性和泛化能力等问题提供了有效的手段。
