目前，生产企业对产品质量的要求越来越高，除了满足使用性能外，还要求具有良好的外观，即良好的表面质量。 但在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往不可避免。 不同的产品表面缺陷有不同的定义和类型，表面缺陷一般是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如玻璃等非金属表面破损、夹杂、污垢、金属表面斑点、划痕、孔洞、纸张表面色差、压痕等。

　　人工检测是检测产品表面缺陷的传统检测方法，该方法吸引率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大，受人工经验和主观因素影响较大，但基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述缺陷。

　　表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，一般也会对其使用性能产生不良影响，因此生产企业非常重视产品的表面缺陷检测，以便及时发现，有效地控制产品质量，并根据检测结果分析生产工艺中存在的一些问题

　　第一，利用图像获取系统获取和分析图像表面纹理图像；

　　第二，对采集到的图像进行逐步分割处理，使产品的表面缺陷像能够根据其特有的区域特征进行分类；

　　三是在上述分类领域进一步分析划痕的目标区域，使范围更加准确和准确。

　　通过以上三个阶段的处理，可以进一步确认产品的表面缺陷区域和特征，至此完成了表面缺陷检测的基本步骤。

　　机器视觉检测技术有流量检测、药品包装检测、饮料容量检测和外包装检测、卷烟烟标检测和外包装检测、汽车安装检测、印刷印刷质量检测、纺织品布匹缺陷检测、五金螺丝检测、运输的商品分拣、食品鲜果筛选、电子焊接检测和安装位置、铁

　　机器视觉检测技术基于机器视觉图像处理技能的视觉检测技能，对商品整体进行自动检测，对控制商品质量保障商品质量具有非常重要的作用，可以避免不合格商品的流失，防止潜在的贸易纠纷，维护企业的荣誉。