中國(guó)是一個(gè)制造大國(guó)，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(duì)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(diǎn)、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(diǎn)，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(huì)對(duì)其使用性能帶來不良影響，所以生產(chǎn)企業(yè)對(duì)產(chǎn)品的表面缺陷檢測(cè)非常重視，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)，從而有效控制產(chǎn)品質(zhì)量，還可以根據(jù)檢測(cè)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(shí)防止?jié)撛诘馁Q(mào)易糾份，維護(hù)企業(yè)榮譽(yù)。

人工檢測(cè)是產(chǎn)品表面缺陷的傳統(tǒng)檢測(cè)方法，該方法抽檢率低、準(zhǔn)確性不高、實(shí)時(shí)性差、效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、受人工經(jīng)驗(yàn)和主觀因素的影響大，而基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法可以很大程度上克服上述弊端。

美國(guó)機(jī)器人工業(yè)協(xié)會(huì)(RIA)對(duì)機(jī)器視覺下的定義為：“機(jī)器視覺是通過光學(xué)的裝置和非接觸的傳感器自動(dòng)地接收和處理一個(gè)真實(shí)物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的裝置”。

機(jī)器視覺是一種無接觸、無損傷的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動(dòng)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(zhǎng)時(shí)間工作和生產(chǎn)效率高等突出優(yōu)點(diǎn)。機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)通過適當(dāng)?shù)墓庠春蛨D像傳感器(CCD攝像機(jī))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(jìn)行表面缺陷的定位、識(shí)別、分級(jí)等判別和統(tǒng)計(jì)、存儲(chǔ)、查詢等操作；

視覺表面缺陷檢測(cè)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(jī)接口模塊。

機(jī)器視覺表面缺陷檢測(cè)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(shí)別分類。每個(gè)處理流程都出現(xiàn)了大量的算法，這些算法各有優(yōu)缺點(diǎn)和其適應(yīng)范圍。如何提高算法的準(zhǔn)確性、執(zhí)行效率、實(shí)時(shí)性和魯棒性，一直是研究者們努力的方向。

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

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