传统工业的制造，因为科学技术的限制，现在仍然还有很多是采用人工检测的办法去检测产品缺陷的，这种办法因为人工的限制和技术的落后，不但检测的产品速度慢，效率低，而且在检测的过程中是非常容易出现错误的，从而导致检测的结果不是很准确。
现在社会，随着计算机技术的进步，人工智能等科技出现和发展，还有研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精 确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。
产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、终进行实际检测、控制和应用。产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接会影响产品终的质量优劣。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需求，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产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。
机器视觉智能检测系统应用表面缺陷检测系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。
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，使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类；
第三，在以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。通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。
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