傳統的工業生產制造，由于科學技術的限制仍然主要采用人工檢測的方法去檢測產品表面的缺陷，這種方法由于人工的限制和技術的落后，不僅檢測產品的速度慢、效率低下，而且在檢測的過程中容易出錯，從而導致了檢測結果的不精確。

當今社會，隨著計算機技術，人工智能等科學技術的出現和發展，以及研究的深入，出現了基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術。這種技術的出現，大大提高了生產作業的效率，避免了因作業條件，主觀判斷等影響檢測結果的準確性，實現能更好更精確地進行表面缺陷檢測，更加快速的識別產品表面瑕疵缺陷。

產品表面缺陷檢測屬于機器視覺技術的一種，就是利用計算機視覺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、控制和應用。產品的表面缺陷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品最終的質量優劣。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產和現代工藝生產制造的需求，而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點，表面缺陷檢測系統的廣泛應用促進了企業工廠產品高質量的生產與制造業智能自動化的發展。

機器視覺智能檢測系統應用表面缺陷檢測系統，提高了檢測的準確度和效率。那么，在進行產品表面檢測之前，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，使得產品表面缺陷能像能夠按照其特有的區域特征進行分類；第三，在以上分類區域中進一步分析劃痕的目標區域，使得范圍更加的準確和精確。通過以上的三步處理之后，產品表面缺陷區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。