傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)制造，由于科學(xué)技術(shù)的限制仍然主要采用人工檢測的方法去檢測產(chǎn)品表面的缺陷，這種方法由于人工的限制和技術(shù)的落后，不僅檢測產(chǎn)品的速度慢、效率低下，而且在檢測的過程中容易出錯，從而導(dǎo)致了檢測結(jié)果的不精確。當今社會，隨著計算機技術(shù)，人工智能等科學(xué)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，以及研究的深入，出現(xiàn)了基于機器視覺技術(shù)的表面缺陷檢測技術(shù)。這種技術(shù)的出現(xiàn)，大大提高了生產(chǎn)作業(yè)的效率，避免了因作業(yè)條件，主觀判斷等影響檢測結(jié)果的準確性，實現(xiàn)能更好更精確地進行表面缺陷檢測，更加快速的識別產(chǎn)品表面缺陷。

目前廣泛采用的工業(yè)表面視覺檢測基于機器視覺技術(shù)，通過利用計算機模擬人類視覺的功能，從具體的實物進行圖象的采集處理、計算、最終進行實際檢測、控制和應(yīng)用。工業(yè)表面視覺檢測是機器視覺檢測的一個重要部分，其檢測的準確程度直接會影響產(chǎn)品最終的質(zhì)量優(yōu)劣。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產(chǎn)和現(xiàn)代工藝生產(chǎn)制造的需求，而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點，工業(yè)表面視覺缺陷檢測系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用促進了企業(yè)工廠產(chǎn)品高質(zhì)量的生產(chǎn)與制造業(yè)智能自動化的發(fā)展。

那么，在進行產(chǎn)品表面檢測之前，有幾個步驟需要注意。首先，要利用圖像采集系統(tǒng)對圖像表面的紋理圖像進行采集分析，第二，對采集過來的圖像進行一步步分割處理，使得產(chǎn)品表面缺陷能像能夠按照其特有的區(qū)域特征進行分類。第三，在以上分類區(qū)域中進一步分析劃痕的目標區(qū)域，使得范圍更加的準確和精確。通過以上的三步處理之后，產(chǎn)品表面缺陷區(qū)域和特征能夠進一步確認，這樣表面缺陷檢測的基本步驟就完成了。