从图片中的成像效果来看，良品是表面纹理清晰、无划痕、边缘完整；不良品是可以明显看到表面出现的划痕、压伤等缺陷，且光学系统能够精确定位到缺陷区域。光学系统配置的优势体现在从相机的角度看，垂直下视相机镜头与正光源提供了均匀的照明，捕捉到零件的完整信息；高分辨率的检测，使成像清晰，能够快速分辨表面压伤和划痕等严重缺陷；正光设计提供了高对比度，增强表面细节，背光进一步突出轮廓和凹陷区域，弥补正光的盲区。

尽管系统能够检测明显的压伤和划痕，但成像效果表明光学系统虽然能够识别严重缺陷，却由于光学对比度不足，轻微的缺陷可能与正常纹理混淆。例如光源问题，正光均匀但可能不足以突出细小缺陷的细节，尤其是在高反光或纹理复杂的表面；图像分辨率的限制能满足大多数工业检测，但对于细节还显得不足；检测性能可能更多依赖于算法的灵敏度，而不是硬件系统本身。

为了弥补现有系统的不足并提升检测精度，可以从以下方面优化：

在光源方面。使用漫反射光源，消除高反光材质上的光晕。增加多角度光源，动态调节光源强度，通过自动调整正光和背光的强度，适配不同材质与纹理进一步增强细节呈现效果。

在成像方面。升级分辨率，使用更高像素的相机提高对轻微压伤或划痕的成像清晰度；优化镜头组合，引入更大景深的镜头增强对非平面表面的聚焦能力。

在算法优化方面。引入深度学习算法，训练模型对正常纹理与轻微缺陷进行智能分类，提高识别灵敏度和准确率。按照缺陷的严重程度再进行分级处理，帮助生产线区分轻微瑕疵与需要剔除的不良品。

从以上内容分析，光学系统的优势在于它的高效成像能力和对严重缺陷的精准检测，但在轻微缺陷检测方面存在着一定的局限性。通过优化光源设计、提升相机分辨率和结合智能算法，光学检测系统能够进一步提高检测性能，为生产线提供更加全面的质量控制支持。。这种优化方向对于高要求的工业应用场景尤为关键，优化后能够有效提升生产质量和效率。