传统的工业生产制造，由于科学技术的限制，检测表面缺陷的额方法要紧是采纳人工检测的方法去视线，这种方法存在的要紧弊端就是人工的限制和技术的落后，不仅造成了检测商品的速度缓慢、效率低下，同时在检测的过程中是很容易浮现错误的，这就造成了检测结果的不准确性。
在现在的社会，随着计算机技术的进步，人工智能等科学技术的快速进展和研究的深入，浮现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。随着这种技术的浮现，大大的提高了生产作业的效率，幸免了由于作业条件的限制，主观的推断等妨碍到检测结果的准确性，实现更好更精 确的表面缺陷检测，更加快速的识不商品表面瑕疵缺陷。 商品缺陷检测是属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉来模拟人眼的功能，从具体的实物进行图像的采集处理、计算、终进行分检、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。
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。
光电检测流程图
利用机器视觉技术提高了用户生产效率，使得生产更加细致化，分工更加明确，同时，减少了公司的人工成本支出，节约了财力，实现机器智能一体化进展。