要提高在线瑕疵检测系统的准确性，可以从以下几个方面进行优化：
1. 选择合适的检测技术：
根据产品的特性和瑕疵类型，选择适合的瑕疵在线检测技术。例如，机器视觉技术在表面瑕疵检测中具有高准确性和稳定性，是常用的检测技术之一。
2. 优化检测算法：
引入先进的机器学习算法，如深度学习、卷积神经网络等，以提高检测算法对瑕疵特征的识别能力。这些算法能够自动学习和适应各种缺陷，从而提高检测的准确性。
3. 采用高精度设备：
使用高分辨率的工业相机和先进的图像处理系统，确保采集到的图像清晰、准确。选择合适的检测光源，以提高瑕疵的可见性和检测精度。
4. 增强系统的适应性和灵活性：
瑕疵检测系统应能够适应不同种类、不同规格的产品检测需求。通过调整检测参数和算法，可以实现对不同产品的精准检测，提高系统的通用性和灵活性。
5. 实现数据可追溯性：
系统应能够记录检测过程中的各项数据，包括图像信息、检测结果等。这不仅有助于产品质量追溯，还可以为后续的算法优化和检测改进提供数据支持。
6. 定期维护和更新系统：
定期对瑕疵检测系统进行维护和更新，确保系统的稳定性和准确性。根据生产线的变化和产品的更新，及时调整检测参数和算法，以适应新的检测需求。
通过选择合适的检测技术、优化检测算法、采用高精度设备、增强系统的适应性和灵活性、实现数据可追溯性以及定期维护和更新系统，可以有效提高在线瑕疵检测系统的准确性。
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