由于科学技术的限制，传统工业生产中对产品表面缺陷的检测仍以人工检测为主。但由于受人工检测的限制，以及技术上的落后，该方法检测速度慢，效率低，而且在检测过程中容易出现错误，导致检测结果不准确。当前，随着计算机、人工智能等科技的出现与发展，以及研究的深入，基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术也随之产生。该技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了操作条件和主观判断影响检验结果的准确度，从而更好、更准确地检测出产品表面缺陷，更快地识别产品表面缺陷。
产品表面缺陷检测是一种机器视觉技术，通过计算机视觉模拟人类视觉，从特定物体采集、处理和计算图像，最终进行实际检测、控制和应用。产品表面缺陷检测是机器视觉检测的重要环节，其精度直接影响最终产品的质量。机器视觉检测解决了传统的人工检测方法不能满足生产和现代化生产的问题。由于表面缺陷检测系统的广泛应用，促进了工厂产品的高质量生产和制造过程的智能自动化。
该系统的应用，提高了表面缺陷检测的精度和效率。在对产品表面进行检查之前，需要注意几个步骤。先用图像采集系统对表面纹理图像进行采集和分析；然后对采集到的图像进行分步分割，并根据其区域特征对产品表面缺陷进行分类；再次，对以上分类区域中的划痕目标区域进行了进一步分析，使范围更加精确。通过上述三步，可进一步确定产品表面的缺陷区域及缺陷特征，完成对产品表面缺陷的基本检测。
利用机器视觉技术，表面缺陷检测产品提高了用户的生产效率，使得生产过程更细致，分工更明确。并减少了公司的人工成本，节省了资金，实现了机器智能化的集成开发。
