你接手一条产线的缺陷检测项目：A 线有 18 个月历史图像，但缺陷定义在这期间改过 3 次（标签体系漂移，比如原来叫“划伤”的现在被拆成“线性划伤”和“压痕划伤”）；B、C 线刚上线 2 个月，只有 300 张已标注图，标注由质检员兼职完成，同一张图两个人标的框 IoU 只有 0.4。你的目标是 6 个月内把模型迭代到可上线。请说清楚：第一版训练集你怎么组、历史数据用不用怎么用、标注一致性你怎么管、以及你会向产线/质量团队要什么配合。
面试官在考什么
判断候选人是否把数据当资产来治理（标签体系版本化、跨产线分布差异、标注质量闭环），而不是把数据问题简化成“再多标一点”。
回答框架 · 前两步
- 先把缺陷标签体系冻结并版本化（判据图谱 + 边界样例），每条数据带 schema_version，禁止跨版本无差别混训
- 历史数据按可映射/不可映射分流：可映射的做标签重映射并抽样人工复核；不可映射的降级为自监督预训练数据或异常检测的负样本，不参与有监督分类头训练
还有 3 条答案要点、 3 层追问、 5 个常见坑， 以及针对你简历的追问路径，在定制报告里。
延伸阅读
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- 工业缺陷检测里缺陷样本极少。你简历写"准确率 85%→95%"，请说明：类别不平衡你具体怎么处理的？为什么在这种情况下"准确率"往往不是个好指标？
- 某产线一条工位用同一台工业相机连续拍了 30 天，共 50 万张图，其中质检员框选标注出的缺陷图 300 张，缺陷类型有划痕、脏污、凹坑三种。数据按采集时间顺序存放在同一个目录里，同一件产品经过该工位时会被连拍 8~10 帧。你接手后，从拿到这批数据到切出可用的 train/val/test，你会做哪几件事？划分方式为什么这么选？
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- 你的训练集有 20 万张 OK 图、800 张缺陷图，缺陷分 5 类：划痕 500 张、脏污 150 张、凹坑 40 张、压伤 60 张、异物 50 张。目标是把 5 类都做到可用。请给出你处理不平衡的具体动作顺序和取舍，并说明每一步是为了解决哪个层面的不平衡。
- 训练集里良品与缺陷的比例是 200:1，缺陷中划痕类占 80%。当前用交叉熵训练，在 0.5 阈值下缺陷 recall 只有 0.3、precision 0.98，业务明确要求漏检率必须降下来。你会先动哪一步？请给出一条可落地的调整路径，并说清每一步在训练端还是推理端生效、会带来什么副作用、怎么验证是它起了作用。