机器视觉检测相对于人工检测的优点有：在线高速检测，可以保证产品检测的一致性、高效性、稳定性，对于数据的抓取和分析更加方便，可在危险、恶劣的环境下工作等。
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机器视觉系统中的缺陷检测技术
利用机器视觉进行划痕检测的基本过程分为两个步骤：
2、对产品表面划痕进行提取。
在这种情况下进行划痕检测时，一般使用基于统计的灰度特征或阈值分割法将划痕部分标记出来。
因此，把产品表面的划痕包括以下三类：
标记方法：选择较小的阈值将划痕部分标记出来。
标记方法：对原图像进行均值滤波，得到较平滑的图像，并与原图相减，当其差的绝对值大于阈值时，就将其置为目标图像，去掉面积较小的部分，剩下的目标图像即可标记为划痕。
标记方法：采用阈值和形状特征相结合的方法对划痕部分进行标记。
如何构建稳定、可靠、鲁棒的检测系统，以适应光照变化、噪声以及其他外界 不良环境的干扰，是要解决的问题之一。
3) 机器视觉表面缺陷检测，特别是在线检测，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度 高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，从海量数据中提取有限缺陷信息的算法能力不足，实时性不高。
5) 从机器视觉表面检测的准确性方面来看，尽管一系列优秀的算法不断出现，但在实际应用中准确率仍然与满足实际应用的需求尚有一定差距，如何解决准确识别与模糊特征之间、实时性与准确性 之间的矛盾仍然是目前的难点。
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机器视觉缺陷检测技术四要素
纵观行业发展，国内机器视觉在线缺陷检测市场机遇与挑战并存，而行业技术的升级更显得尤为必要了。为顺应行业发展趋势，国内的机器视觉在线缺陷检测技术就需通过以下四大要素来升级。
技术参数简单化、处理技术方便化，是系统操作最为关键也是核心的要素。
因此，系统简化是大多数客户的较价格与质量之后的基本需求，而系统简化主要包括的是检测操作的简化与图像处理的简化。
在工业生产过程中，由于被测物体的多样化以及机械的误差影响，使得整个检测过程很难是维持在平稳的状态。
从光源照明、图像采集，到图像存储与处理，都要有可以在任何环境下持续运作的适应能力；
系统长期可维护性
系统性价比高
机器视觉在线缺陷检测技术不断升级本是件对客户有益的事，但如果只是一味的使用昂贵的部件，就会造成价格的大幅提升，对于大部分的用户来说，无疑增添了负担。
中国是世界的制造工厂，目前全球几乎所有的知名企业都把生产工厂放在中国，机器作业代替人员操作已成为市场优胜劣汰的必然选择。我们要抓住时机，不断引进各项高新技术，促进行业的快速发展。
