中國是一個制造大國，每天都要生產(chǎn)大量的工業(yè)產(chǎn)品。用戶和生產(chǎn)企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高，除要求滿足使用性能外，還要有良好的外觀，即良好的表面質(zhì)量。但是，在制造產(chǎn)品的過程中，表面缺陷的產(chǎn)生往往是不可避免的。不同產(chǎn)品的表面缺陷有著不同的定義和類型，一般而言表面缺陷是產(chǎn)品表面局部物理或化學(xué)性質(zhì)不均勻的區(qū)域，如金屬表面的劃痕、斑點、孔洞，紙張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點，等等。

表面缺陷不僅影響產(chǎn)品的美觀和舒適度，而且一般也會對其使用性能帶來不良影響，所以生產(chǎn)企業(yè)對產(chǎn)品的表面缺陷檢測非常重視，以便及時發(fā)現(xiàn)，從而有效控制產(chǎn)品質(zhì)量，還可以根據(jù)檢測結(jié)果分析生產(chǎn)工藝中存在的某些問題，從而杜絕或減少缺陷品的產(chǎn)生，同時防止?jié)撛诘馁Q(mào)易糾份，維護企業(yè)榮譽。

人工檢測是產(chǎn)品表面缺陷的傳統(tǒng)檢測方法，該方法抽檢率低、準(zhǔn)確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大、受人工經(jīng)驗和主觀因素的影響大，而基于機器視覺的檢測方法可以很大程度上克服上述弊端。

美國機器人工業(yè)協(xié)會(RIA)對機器視覺下的定義為：“機器視覺是通過光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置”。

機器視覺是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術(shù)，是實現(xiàn)設(shè)備自動化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光譜響應(yīng)范圍寬、可在惡劣環(huán)境下長時間工作和生產(chǎn)效率高等突出優(yōu)點。機器視覺檢測系統(tǒng)通過適當(dāng)?shù)墓庠春蛨D像傳感器(CCD攝像機)獲取產(chǎn)品的表面圖像，利用相應(yīng)的圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據(jù)特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等判別和統(tǒng)計、存儲、查詢等操作；

視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數(shù)據(jù)管理及人機接口模塊。

機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中，圖像處理和分析算法是重要的內(nèi)容，通常的流程包括圖像的預(yù)處理、目標(biāo)區(qū)域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。每個處理流程都出現(xiàn)了大量的算法，這些算法各有優(yōu)缺點和其適應(yīng)范圍。如何提高算法的準(zhǔn)確性、執(zhí)行效率、實時性和魯棒性，一直是研究者們努力的方向。

機器視覺表面檢測比較復(fù)雜，涉及眾多學(xué)科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是“視覺專家”，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構(gòu)建機器視覺檢測系統(tǒng)還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發(fā)展。

機器視覺表面檢測比較復(fù)雜，涉及眾多學(xué)科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是“視覺專家”，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構(gòu)建機器視覺檢測系統(tǒng)還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發(fā)展。