机器视觉主要研究使用计算机来模拟人类的视觉功能。图像通过照相机等获得，然后转换成数字图像信号，然后发送到计算机。软件用于获得所需的信息，并做出正确的计算和判断。通过数字图像处理算法和识别算法，从形状和运动的角度识别客观世界中的三维场景和物体，并根据识别结果控制现场的设备动作。

产品的表面缺陷会对产品的美观、舒适性和性能产生不利影响。因此，生产企业对产品的表面缺陷进行检测，以便及时发现和控制。

产品表面缺陷检测是机器视觉检测的重要组成部分，检测的准确性将直接影响产品的最终质量。由于人工检测方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需要，而机器视觉检测的使用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生产和制造业智能自动化的发展。

表面缺陷检测系统的应用提高了检测的准确性和效率。然后，在产品表面检查之前，有几个步骤需要注意。

首先，应该使用图像采集系统来采集和分析图像表面。

其次，对采集到的图像进行逐步分割，从而根据产品独特的区域特征对其表面缺陷进行分类。

第三，在上述分类区域中进一步分析目标区域，使得范围更加准确和精确。经过以上三个步骤的处理，产品表面缺陷的区域和特征可以进一步得到确认，从而完成表面缺陷检测的基本步骤。

机器视觉技术在表面缺陷检测中的发展趋势：

1、实现在线实时检测;

2、实现智能化检测;

3、实现高精度检测;

4、计算机视觉柔性检测技术;

5、研究开发彩色图像、灰度图像和多谱图像的处理算法，拓展视觉检测的应用。

在机器视觉表面缺陷检测系统中，图像处理和分析算法是重要内容。每种算法都有各自的优缺点和适用范围。如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性一直是机器视觉企业的方向。