视觉检测系统的误识率与训练数据量之间并非简单的线性关系，而是存在一个最优的数据量。具体来说：
训练数据量的影响：在图像识别系统中，增加训练数据量通常可以提高系统的准确率，从而降低误识率。这是因为更多的训练数据可以帮助模型更好地学习数据的特征和规律，提高模型的泛化能力。当数据量达到一定程度后，继续增加数据量所带来的性能提升会逐渐减小。还会增加数据处理和存储的成本。在实际应用中需要根据具体需求和资源情况来确定最优的训练数据量。
其他影响因素：除了训练数据量，误识率还受到其他多种因素的影响，如数据质量、模型结构、算法选择等。例如，如果训练数据中存在大量的标签错误，那么即使数据量很大，也可能导致模型的误识率较高。选择合适的模型和算法也是降低误识率的关键。
视觉检测系统的误识率与训练数据量之间存在一定的关系，但并非简单的线性关系。在实际应用中，需要综合考虑多种因素来确定最优的训练数据量，并采取相应的措施来降低误识率。
