表面缺陷的自动检测是确保产品质量的关键环节。为实现高效、智能化的缺陷识别，许多现代的检测系统采用了基于计算机视觉与图像处理的技术方案。这类方法可以对产品表面进行数字化扫描，然后通过分析图像的视觉特征，实现对缺陷类型和位置的自动判断。根据采用的核心图像处理与分析技术，现有的表面缺陷检测方法可以分为以下几类：
第一，基于形状的模板匹配法。将标准化的瑕疵图像作为模板，在输入图中搜索与之匹配的区域，找到则判定为缺陷。该方法对特定形状的缺陷识别效果好，但需要模板库支持。
第二，基于边缘检测和形态学的方法。使用边缘检测算法找到边界轮廓，再通过形态学处理得到缺陷区域，可以检测裂纹类缺陷。这种方法对各种不规则缺陷均有效，但对微小缺陷敏感度较低。
第三，基于颜色和纹理的检测。通过统计分析图像的色彩和纹理变化，找出与正常区域不同的异常点或区域，判断为缺陷。这种方法速度快，但对表面颜色变化敏感。
第四，基于机器学习的方法。使用卷积神经网络等对大量样本进行模型训练，自动学习缺陷的特征，并进行分类和定位。该方法拥有很强的适应性，但需要大量标注样本支持。
此外，还可结合多种方法进行组合，以发挥各自的优势。除算法外，合理的照明条件以及高精度相机也是确保检测质量的重要保证。只有硬件与算法紧密配合，才能实现自动、高效、智能化的表面缺陷检测。