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(cè)的方法去檢測(cè)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(cè)產(chǎn)品的速度慢、效率低下，而且在檢測(cè)的過(guò)程中容易出錯(cuò)，從而導(dǎo)致了檢測(cè)結(jié)果的不精確。當(dāng)今社會(huì)，隨著計(jì)算機(jī)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(jī)器視覺技術(shù)的表面缺陷檢測(cè)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(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)能更好更精確地進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)，更加快速的識(shí)別產(chǎn)品表面缺陷。

目前廣泛采用的工業(yè)表面視覺檢測(cè)基于機(jī)器視覺技術(shù)，通過(guò)利用計(jì)算機(jī)模擬人類視覺的功能，從具體的實(shí)物進(jìn)行圖象的采集處理、計(jì)算、最終進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)、控制和應(yīng)用。工業(yè)表面視覺檢測(cè)是機(jī)器視覺檢測(cè)的一個(gè)重要部分，其檢測(cè)的準(zhǔn)確程度直接會(huì)影響產(chǎn)品最終的質(zhì)量?jī)?yōu)劣。由于使用人工檢測(cè)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(jī)器視覺檢測(cè)很好地克服了這一點(diǎn)，工業(yè)表面視覺缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用促進(jìn)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(dòng)化的發(fā)展。

那么，在進(jìn)行產(chǎn)品表面檢測(cè)之前，有幾個(gè)步驟需要注意。首先，要利用圖像采集系統(tǒng)對(duì)圖像表面的紋理圖像進(jìn)行采集分析，第二，對(duì)采集過(guò)來(lái)的圖像進(jìn)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(jìn)行分類。第三，在以上分類區(qū)域中進(jìn)一步分析劃痕的目標(biāo)區(qū)域，使得范圍更加的準(zhǔn)確和精確。通過(guò)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(jìn)一步確認(rèn)，這樣表面缺陷檢測(cè)的基本步驟就完成了。