為了更好地區分製造過程中的變化和實際瓶印缺陷，可以採取以下措施：
使用圖像對齊技術：透過ORB算法進行圖像對齊，能夠有效地消除因瓶子形狀微小變化而導致的反射差異。這樣可以更準確地比較瓶印的實際質量，從而更好地識別缺陷。
引入多維度特徵分析：除了使用圖像質量指標（IQMs）來評估瓶印的質量外，還可以引入其他特徵，如瓶子的旋轉角度、印刷速度等，這些特徵可以幫助識別製造過程中的變化。
建立基準模型：通過建立基準模型，持續監控生產過程中的變化，並與歷史數據進行比較，能夠更清晰地識別出哪些變化是正常的，哪些是潛在的缺陷。
利用深度學習模型：使用經過微調的卷積神經網絡（CNN）模型，這些模型能夠自動學習和提取特徵，從而更好地區分正常變化和實際缺陷。