传统工业的制造，由于科学技术的限制，现在仍然还有很多是采纳人工检测的方法去检测商品缺陷的，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不但检测的商品速度慢，效率低，而且在检测的过程中是特别容易浮现错误的，从而造成检测的结果不是很准确。
现在社会，随着计算机技术的进步，人工智能等科技浮现和进展，还有研究的深入，浮现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的浮现，大大提高了生产作业的效率，幸免了因作业条件，主观推断等妨碍检测结果的准确性，实现能更好更精 确地进行表面缺陷检测，更加快速的识不商品表面瑕疵缺陷。 商品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像的采集处理、计算、终进行实际检测、操纵和应用。商品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直截了当会妨碍商品终的品质优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的要求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂商品高品质的生产与制造业智能光电的进展。
机器视觉智能检测系统应用表面缺陷检测系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行商品表面检测之前，有几个步骤必须留意。
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步分割处理，使得商品表面缺陷能像能够依照其特有的区域特征进行分类；
第三，在之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。通过之上的三步处理之后，商品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，如此表面缺陷检测的差不多步骤就完成了。