常见的表面缺陷包括金属表面的划痕、孔、斑点、非金属表面的混合、损伤、污渍、纸张表面的色差、压痕、玻璃等。一般来说，智能产线检测表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。智能产线检测产品的外观对企业的产品销售和质量非常重要，因此对企业非常重视。传统的表面缺陷检测方法是人工检测，但不准确，抽样率高，人员成本高，强度高，不利于产品质量控制。智能视觉表面缺陷检测系统可以在很大程度上克服上述缺陷，提高公司的生产效率和质量保证，从而提高市场竞争力。

尽管如此，机器视觉集成业务已经蓬勃发展。随着机器视觉组件行业创纪录水平的增长，机器视觉集成行业似乎也显著增长。智能产线检测一些集成服务的持续需求，甚至所谓的易于使用的组件，是机器视觉实现的基本性质，需要光学和照明的知识，这对标准工业工程学科中不常见的应用领域具有挑战性。然而，机器视觉集成服务需求的持续增长在很大程度上是由于行业对具挑战性的应用程序的持续和不断扩大的需求，需要使用机器视觉技术。可以说，机器视觉集成已经发展起来，就像整个机器视觉行业一样。智能产线检测在不断扩大的应用基础上提供解决方案，机器视觉集成具有广阔的前景。

对于产品尺寸的测星包括产品的一维、二维和三维尺寸测量，智能产线检测运用机器视觉测量方法不但速度快、非接触、易于自动化，而且还精度高。相机与显微镜相结合的测量方法，如晶圆测量、芯片测量等。测量原理:利用摄像机可以获得三维物体的二维图像，即可以实现实际空间坐标系与摄像机平面坐标系之间的透视变换。三维曲面轮廓或三维空间点位和大小可以通过多个摄像机从不同方向拍摄的两帧(或两帧以上)二维图像综合测量。目前，机器视觉测量技术的精度已达到亚微米以上，可满足现阶段大部分自动化生产的精度要求。通过机器视觉系统的测量和定位，智能产线检测生产线可以更快、更高的生产效率。

完整的机器视觉系统通常由光学系统、图像采集单元、图像处理单元、执行器和人机界面组成。功能模块是相辅相成的，缺一不可。1、照明（光源）照明是影响机器视觉系统输入的重要因素。光源系统的设计与输入数据直接相关，即图像质量和应用效果。工程师需要首先确定有效的照明条件，并根据用户的需要和产品的特点选择相应的照明设备，智能产线检测以确保在此照明条件下产生的图像能够突出显示用户所需的目标信息特征。光源通常分为可见光源和不可见光源。工业上通常使用的可见光源是LED，卤素灯，荧光灯等。智能产线检测不可见光源主要是近红外光，紫外光，X射线等。LED光源是一种广泛应用于教学的机器视觉光源，具有效率高、使用寿命长、防潮、抗震、节能环保的特点。这是工程师在设计照明系统时的选择。由于不可见光的穿透只能到达检测点，不可见光源主要用于满足管道焊接工艺等特定需要。