随着计算机技术、人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究进展，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，大大提高了生产工作的效率，避免了工作条件、主观判断等对检测结果准确性的影响，能够更准确地进行表面缺陷检测，更快速地识别产品的表面缺陷。
在传统的工业生产制造中，由于科学技术的限制，仍然主要采用人工检测方法检测产品表面缺陷，但该方法由于人工限制和技术落后，不仅产品检测速度慢、效率低，而且在检测中容易出错，导致检测结果不准确产品表面缺陷检测利用计算机视觉模拟人的视觉功能，从具体实物进行图像的采集处理、计算，最终进行实际检测、控制和应用。
产品表面缺陷检测是机器视觉检测的重要部分，其检测的准确性直接影响产品最终质量的优劣。 人工检测方法已经不能满足生产和现代技术生产制造的需要，但由于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视觉检测公司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，提高了检测的精度和效率。 在进行产品表面检查之前，需要注意几个步骤。
1 .利用图像采集系统采集分析图像表面纹理图像；
2 .对采集到的图像进行分段分割处理，使产品表面缺陷像可以根据其特有的区域特征进行分类；