很多人会觉得，图表里的那些小细节，比如误差线、标注什么的，会不会也被系统当成文字抓取进去，然后跟别人的论文一比对，结果“哐”一下就标红了，导致重复率莫名其妙地就上去了？说实话，这种担心完全可以理解，但咱们得把论文查重系统的工作方式想透了，这事儿就豁然开朗了。

绝大多数主流的论文查重系统，它们的核心能力是处理和分析“文本”。也就是说，它本质上是一个高级的文字比对软件，它的眼睛里主要认的是那些由字母、汉字、标点符号组成的句子和段落。对于你论文里嵌入的那些图片、图表、公式这种非文本元素，系统处理起来其实是相当“笨拙”的。你可以把它想象成一个只会读书识字，但看不懂画的人。

那么，对于图表，系统具体是怎么做的呢？通常情况下，当论文查重系统扫描到你的论文时，它会识别出这是一个“图像对象”或者一个“嵌入对象”。它不会，也没有能力去解析这张图里面具体画了什么，更不会去识别那条细细的误差线旁边标注的“±0.05”或者“p<0.01”这几个小字。它看到的只是一个“图”的整体，一个无法进行文字内容分析的黑色方块。所以，你图表里的误差线标注，本身被系统抓取出来进行文本比对的概率，微乎其微。你把它删了，对于降低论文查重的重复率，几乎没有任何实际的帮助。

但是，这里有一个非常关键的例外情况，那就是图表的标题和图注。这部分内容是标准的文本，系统是会百分之百抓取并进行比对的。如果你的图表标题写得特别“大众化”，比如“图1：实验结果分析”，那可能会跟很多论文重复。但如果你写的是“图1：不同温度条件下A催化剂对B物质转化率的影响（误差线代表三次独立实验的标准差）”，这种具体又详细的描述，重复的可能性就小得多。所以，如果真的要优化，你应该花心思在图表标题和图注的原创性上，而不是纠结于图内部的那些标注。

再往深想一层，就算你真的因为某些特殊原因，比如用的查重系统特别“奇葩”，它真的能识别图片里的文字，那你删除误差线标注这个行为本身，是不是一种好的学术实践呢？显然不是。误差线是科学研究的生命线，它代表了数据的可靠性、变异程度和实验的精度，是任何一个严谨的学术图表都不可或缺的组成部分。为了一个虚无缥缈的、可能根本不存在的重复率风险，而去破坏自己论文的科学性和严谨性，这完全是本末倒置，捡了芝麻丢了西瓜。