傳統工業的制造，由于科學技術的限制，現在仍然還有很多是采納人工檢測的方法去檢測商品缺陷的，這種方法由于人工的限制和技術的落后，不但檢測的商品速度慢，效率低，而且在檢測的過程中是特別容易浮現錯誤的，從而造成檢測的結果不是很準確。
現在社會，隨著計算機技術的進步，人工智能等科技浮現和進展，還有研究的深入，浮現了基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術。這種技術的浮現，大大提高了生產作業的效率，幸免了因作業條件，主觀推斷等妨礙檢測結果的準確性，實現能更好更精 確地進行表面缺陷檢測，更加快速的識不商品表面瑕疵缺陷。 商品表面缺陷檢測屬于機器視覺技術的一種，就是利用計算機視覺模擬人類視覺的功能，從具體的實物進行圖像的采集處理、計算、終進行實際檢測、操縱和應用。商品的表面缺陷檢測是機器視覺檢測的一個重要部分，其檢測的準確程度直截了當會妨礙商品終的品質優劣。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產和現代工藝生產制造的要求，而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點，表面缺陷檢測系統的廣泛應用促進了企業工廠商品高品質的生產與制造業智能光電的進展。
機器視覺智能檢測系統應用表面缺陷檢測系統，提高了檢測的準確度和效率。那么，在進行商品表面檢測之前，有幾個步驟必須留意。
首先，要利用圖像采集系統對圖像表面的紋理圖像進行采集分析；
第二，對采集過來的圖像進行一步步分割處理，使得商品表面缺陷能像能夠依照其特有的區域特征進行分類；
第三，在之上分類區域中進一步分析劃痕的目標區域，使得范圍更加的準確和精 確。通過之上的三步處理之后，商品表面缺陷區域和特征能夠進一步確認，如此表面缺陷檢測的差不多步驟就完成了。
