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，机器视觉系统表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。机器视觉系统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。

机器视觉系统通过光学系统将被摄对象转换为图像信号，机器视觉系统然后将图像信号传输到图像采集卡，并根据像素分布、亮度、颜色等信息转换为数字信号。图像处理单元可以有效地计算这些数字信号，并获得拍摄目标的特征值，从而指导设备根据判断结果执行相应的操作。机器视觉是用机器代替人眼来测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用。这些决策是通过使用光学系统、工业数码相机和图像处理工具来实现的，机器视觉系统通过指挥特定的设备来模拟人类的视觉功能并做出相应的决策。

机器视觉的主要任务：通过图像分析，生成一组描述信息，用于图像中涉及的场景或物体。也就是说，机器视觉系统的输入是图像(或图像序列)，输出是对这些图像的感知描述。这组描述与这些图像中的对象或场景密切相关，机器视觉系统可以帮助机器完成指导机器人系统与周围环境交互的特定后续任务。举个例子：指导机器手臂按要求抓取传送带上的零件。零件的类型、位置和方向是任意的。当传送带上的零件通过上摄像头时，机器视觉系统可以通过机器视觉生成一组零件描述：类型、位置和方向，从而指导机器人手臂按要求抓取。

广泛应用于机械、电子、航空航天、模具、弹簧、齿轮、接线端子、电路板接头、五金塑料、磁性材料、电子线路、元件、手表、小型五金冲压行业、矿石行业、手机配件、家用电器、连接器、机械配件、精密夹具、塑料、五金、计算机周边行业等。基于图像测量仪CCD基于计算机屏幕测量技术和空间几何操作的强大软件能力，基于数字图像。机器视觉系统在安装了特殊的控制和图形测量软件后，计算机成为具有软件灵魂的测量大脑，是整个设备的主体。它可以快速读取光学尺的位移值，并通过基于空间几何的软件模块操作立即得到所需的结果；机器视觉系统并在屏幕上生成图形，供操作员比较图像，以便直观地区分测量结果的可能偏差。

1、电池产品检测：电池类产品异物、划痕、压痕、极耳不良、污染、腐蚀、凹点、极耳烧伤、喷码不良、字符模糊等外观缺陷检测；2、PCB电路板检测：PCB电路板产品外形、尺寸、管脚和贴片检测，以及焊点、方向错误等完整性检测；3、机器视觉系统精密部件检测:测量螺钉、轴承、齿轮等精密部件的长度、宽度、高度、直径、划痕、缺陷等表面缺陷；4、电子元件检测：电容、电阻等尺寸测量，PIN针偏移、变形、短缺等缺陷，印刷字符检测等；5、食品包装检验:食品包装外观完整性检验。条形码识别。密封检测；饮料分拣和颜色选择。液体检测，生产日期。机器视觉系统保质期字符识别；灌装线上的空瓶损坏。

机器视觉与图像处理、模式分类和场景分析三个领域密切相关。(1)图像处理主要是根据现有图像获得新图像。由于获得的是图像，其输出结果仍需要分析和解释。（2）模式分类的主要任务是：对“模式”进行分类。这些“模式”是指事物的一组属性或者说特征。通过这些属性特征，机器视觉系统将其划归为已知类中的某一类，也就是识别出了这个事物。(3)场景分析的重点是将简单的描述转化为更复杂、更详细、更有利于我们判断或得出结论的描述。机器视觉系统这些输出描述深化了输入描述，进一步解释了事物之间的深层联系。