视觉识别技术是一种利用计算机视觉算法和模型来识别和理解图像、视频等视觉数据的技术。在工业制造、质量管控、智能交通、人脸识别等领域，视觉识别技术发挥着重要的作用。

在检测缺陷时，精度要求通常取决于具体的产品和生产线的需求。一般来说，检测精度越高，生产质量就越有保证。对于一些关键的缺陷类型，如划伤、划痕、异物等，可能需要达到较高的检测精度，以避免不良品流入市场。

检测指标主要包括漏检率和误检率。漏检率是指应该被检测到的缺陷没有被检测到的情况所占的比例，误检率是指被错误地检测为缺陷的正常产品所占的比例。在保证漏检率较低的同时，也需要尽量降低误检率，以避免正常产品的误判和生产线停顿。

对于在线检测和离线检测的选择，主要取决于具体的生产环境和需求。在线检测可以在生产线上实时检测产品的缺陷，及时发现问题并进行处理。离线检测通常需要在生产线上抽取样品进行检测，对于整体产品质量管控较为有限。在需要严格管控产品质量的生产线中，通常会采用在线检测方式。

当检测到不良品时，处理方式可以根据生产线的情况和需求进行选择。可以采取停线处理方式，即当检测到不良品时，立即停止生产线运行，进行人工检查和干预。也可以采取自动剔除方式，即当检测到不良品时，自动将不良品从生产线上剔除出去。具体选择哪种方式，需要根据生产线的实际情况进行考虑。

        对于图片存储的要求，一般来说需要根据具体的需求进行设置。可以设置存储时间为一个月或者更长的时间，以便后续对不良品进行分析和处理。同时，为了减少存储空间的使用和提高数据安全性，可以对图片进行压缩存储或者只存储关键特征信息。