小批量件做视觉检测，样本到底得攒多少才够训？

看你要交付的指标。漏检率卡0.1%和卡1%，要的数据量差一个数量级，先把甲方那块板拍下来。

40多种还每种都训？合并大类做，少折腾。

我们厂换SIM2走少样本的路子，几百张也能跑起来，传统监督真撑不住你这量。

40种零件每种才几十张样本，硬上深度学习就是给自己挖坑。你老板要是冲着深度学习要方案，你得先把话说明白：这种数据量传统视觉才是正道，模板匹配+特征提取+规则判定一套下来，检出率不比深度学习差，而且可解释性强，产线上出问题也好排查。
非要用深度学习的话，也不是不行，但套路不一样——把40种零件里外观相似的归一归类，按类别攒样本，而不是按零件号。同一种缺陷类型（比如划痕、凹坑、脏污）所有零件的图合一起训，样本量立马翻几倍。再就是数据增强，转一下、缩一下、加噪声、调亮度，工业件没必要搞太花哨的增强，常规那几样就够。
还有一招，缺陷样本少是常态，正负样本1:5甚至1:10都不奇怪。你搞个初版模型先跑起来，产线上漏检的、误检的全存下来当新样本，半个月就能攒一波再迭代，比你坐在那儿干等数据现实得多。几千张样本做迁移学习能起步是真的，但得先有个预训练模型兜着，纯靠你自己那点数据从零训，几万张都不一定够看。