机器视觉检测是通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。
视觉表面缺陷检测系统基本构成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。
一、图像获取模块
图像获取模块由CCD摄像机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表面图像的采集。在光源的照明下，通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上，光信号先转换成电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号。
光源直接影响到图像的质量，其作用是克服环境光干扰，保证图像的稳定性，获得对比度尽可能高的图像。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为明场照明与暗场照明、结构光照明与频闪光照明。
二、图像处理模块
图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和目标分割。
由于现场环境、CCD 图像光电转换、传输电路及电子元件都会使图像产生噪声，这些噪声降低了图像的质量从而对图像的处理和分析带来不良影响，所以要对图像进行预处理以去噪。
图像增强的目的是针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
图像复原是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或复原的处理过程。
图像分割的目的是把图像中目标区域分割出来，以便进行下一步的处理。
三、图像分析模块
图像分析模块主要涉及特征提取、特征选择和图像识别。
特征提取的作用是从图像像素中提取可以描述目标特性的表达量，把不同目标间的差异映射到低维的特征空间，从而有利于压缩数据量、提高识别率。
表面缺陷检测通常提取的特征有纹理特征、几何形状特征、颜色特征、变换系数特征等，用这些多信息融合的特征向量来区可靠地区分不同类型的缺陷。
图像识别主要根据提取的特征集来训练分类器，使其对表面缺陷类型进行正确的分类识别。
四、数据管理及人机接口模块
数据管理及人机接口模块可在显示器上立即显示缺陷类型、位置、形状、大小，对图像进行存储、查询、统计等。