自动化瑕疵检测系统在检测范围方面的局限性主要体现在以下几个方面：
1. 无法完全替代人工检测：
自动化检测虽然高效，但只能模拟用户操作和检查功能，无法进行主观判断和评估。例如，对于界面色彩、布局以及系统崩溃等问题，自动化检测系统往往难以发现，而这些错误通过人工目视很容易辨别。
2. 对软件质量和测试环境的依赖：
自动化瑕疵检测系统的结果受到被测软件和测试环境的影响。如果软件或环境发生变化，自动化测试脚本可能需要修改或重新录制，否则可能导致测试失败或误报。这种依赖性限制了自动化检测在某些变化频繁的环境中的应用。
3. 样本稀缺问题：
瑕疵检测主要依赖于大量的标注数据来训练深度学习模型。在某些产品或材料的生产过程中，瑕疵样本数量可能非常稀缺，且标注瑕疵数据通常需要专业人员参与，耗时耗力，成本高昂。这限制了自动化瑕疵检测系统在某些领域的广泛应用，尤其是在高端制造业中。
4. 非预期情况的检测能力有限：
自动化测试往往基于预定义的场景和参数进行，可能无法模拟真实世界中的复杂性、多样性和意外情况。对于某些非预期的错误行为或系统故障，自动化检测系统可能无法及时发现。
5. 图像采集和处理技术的局限：
尽管图像采集和处理技术发展迅速，但在某些特定情况下，如极低对比度瑕疵的检测、复杂背景噪声的干扰等，自动化检测系统可能仍然面临挑战。这些技术局限可能导致检测系统在某些应用场景下的准确性和可靠性受限。
自动化瑕疵检测系统在检测范围方面存在一定的局限性，需要结合实际应用场景和需求进行综合考虑和选择。在某些情况下，结合人工检测和自动化检测的优势可能是一个更为可行的解决方案。
