当今社会，随着计算机技术、人工智能等科学技术的出现和发展以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。该技术的出现大大提高了生产操作效率，避免了操作条件和主观判断对检测结果准确性的影响，实现了更好更准确的表面缺陷检测和更快的产品表面缺陷识别。
产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的，它利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，进行图像的采集、处理、计算，最后进行实际的检测、控制和应用。产品表面缺陷检测是机器视觉检测的重要组成部分，检测的准确性将直接影响到产品的最终质量。由于采用人工检测方法早已不能满足生产和现代制造工艺的需要，而采用机器视觉检测可以克服这一点。表面缺陷检测系统的广泛应用，促进了工厂产品高质量生产和制造业智能自动化的发展。
应用表面缺陷检测系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。
首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析;
第二，对采集过来的图像进行一步分割处理，使得产品表面缺陷能够按照其特有的区域特征进行分类;
第三，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确和精确。
通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。
机器视觉检测技术有哪些分类?
为了适应现今这个发展越来越快的社会，机器视觉检测技术是必不可少的。在一些不合适人类工作的环境场所机器视觉就可以代替人类。机器视觉检测技术分类：
(1)一般来说，机器视觉检测技术依照检测功用可区别：定位、缺陷检测、计数/遗失检测、尺度丈量。
(2)机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为：在线检测体系和离线检测体系。
(3)依照检测技能区别，一般有立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。
机器视觉检测技术在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺点，以保证商品的功用和性能至关重要。因而现已被广泛用于各大职业的商品缺点检测、尺度检测中。如使用视觉体系能进行商品多种项目的检测，用视觉体系检测电子部件的缺点或偏移的针脚，用视觉体系丈量注射器部件形状或区别颜色来进行检查错误安装等。
机器视觉检测技术在药品职业的包装检测、饮料职业的容量检测和外包装检测、汽车职业的安装检测、打印职业的打印质量检测、手机中框平面度检测、五金职业的螺丝钉检测、运输职业的货品分拣、电子职业的焊接检测和安装定位、钢铁职业的钢板外表缺点检测、连接器PIN针高度检测等都有应用。
机器视觉检测技术根据机器视觉图画处置技能之视觉检测技能，对商品全体进行自动检测，关于控制商品品质保障商品质量有着非常重要的效果，能够避免不合格商品的外流，然后进步公司的核心竞争力。公司取得的不仅仅是社会效益，其机器视觉检测技术现已为众多公司带来了实质性的经济效益。