计算机视觉技术已成为智能制造质检环节的核心手段，但其在实际部署中面临的误判问题严重制约了检 测系统的可靠性与落地价值。本文从统计决策与生产管理的双重视角出发，对计算机视觉质检系统的误判进行系统类 型学划分，将其归纳为假阳性（类型Ⅰ错误）、假阴性（类型Ⅱ错误）两类基本形态，并分析两类错误在返工成本、 质量风险与品牌声誉等维度上的非对称性后果；进一步引入动态误判概念，揭示光照、角度、遮挡等环境因素诱发的 情境性偏差及其传导机制。在此基础上，本文从数据、模型与流程三个层面提出误判校正的技术策略与原理：数据层 面通过难例挖掘、数据增强与领域自适应提升训练样本的覆盖度与鲁棒性；模型层面引入不确定性量化与置信度阈值 的动态调节机制，使模型能够识别自身认知边界并输出可靠的决策置信度；流程层面构建人机协同审核机制，将人工 复核作为误判的最后防线，形成“算法初筛—人工复核—反馈迭代”的闭环治理体系。研究表明，计算机视觉质检的 误判治理是一个涉及数据质量、模型能力与流程设计的系统性工程，单一维度的优化难以从根本上解决误判问题，需 要多策略协同发力。