在传统的产品生产过程中，一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法。随着科学技术的不断发展，特别是计算机技术的发展，出现了计算机视觉检测技术。利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响，能快速、准确地检测产品的质量，完成人工无法完成的检测任务。机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论，它综合了计算机技术、数据结构、图像处理，模式识别和软件工程等不同领域的相关知识。视觉缺陷检测到底如何进行物体表面检测?

　　一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块，照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器。

　　物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用。以插座面板划痕检测为例，通过采用LED环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像，然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来，再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物，确保计算上有足够的精度， 后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法。

　　照明的方向性通常有两种：漫射和直接照射。

　　漫射时，光在各个方向的强度几乎是一样的。直接照射时，光源发出的光集中在 窄的空间范围内。文中检测对象是插座面板划痕，由于此类缺陷检测面积小，划痕不明显等条件，明场照明方式下，难以得到理想的划痕图像。因此检测采用LED环形灯直接暗视场照明方式，环形光与物体表面呈 小的角度，这样可以突出被测物的缺口及凸起，所以划痕、纹理或雕刻文字等被增强，看得更加清晰。