表面缺陷检测作为制造过程中不可缺少的一步，广泛应用于3C、半导体、电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等各个行业，催生了众多上下游企业。自20世纪以来，表面缺陷检测大致经历了人工目视检测、单机电或光学技术检测和机器视觉检测三个阶段。
     人工视觉起源最早，应用最广泛。虽然人工智能、机器视觉等先进的检测技术逐渐成熟，但肉眼缺陷检测仍占很大比例，广泛存在于中小企业中。据统计，目前80%以上的工业表面缺陷检测仍依赖于人工检测方法，每天有350多万工人在产品线上进行人工检测。以富士康和伯恩光学为代表的制造企业招聘了大量的质量检验人员，并以装配线的形式进行检测。然而，随着人口红利的消失和无聊的工作。自由度低。工资少，愿意从事质量检验的人越来越少，就业难的问题越来越突出。
      从目前的发展趋势来看，机器视觉等先进的检测系统将逐渐取代人工，这主要是由于人工检测方法存在以下缺点：
      1.劳动强度大.检测稳定性和一致性差。
         人工检测方法要求工人在固定站点上，用肉眼观察产品，以判断是否存在缺陷。长期的检测工作很容易对人眼造成损害，特别是在检测玻璃、金属等强反射物体的表面时。冶金、轨道交通、机械制造等行业的缺陷检测场景噪声大。烟尘重。高风险、长期恶劣的工作环境对工人的身心健康有不良影响。受工人情绪波动、技术水平、判断标准、个体差异等因素的影响，甚至不能保证同批产品的检测稳定性和一致性，使产品质量上下波动，不均匀。

     2.自动化程度低，生产效率低。
        由于工人质量检验效率上限低，劳动力成本越来越高，为了保证生产效率，企业一般采用抽样检验策略。在一批产品中，随机选择少量产品来评价整批产品的质量，其严格程度远低于综合检验。因此，人工缺陷检测容易陷入质量控制和生产效率两者兼得的矛盾。这种矛盾在织物、带钢、薄膜等产品的表面缺陷检测中尤为突出。这些产品大多是高速连续生产的。当生产速度高于3m/s时，人眼很难区分缺陷。
     3.精益生产难以形成。
        质量是制造出来的，而不是检测出来的。测试只是一种事后补救，不仅成本高，而且不能保证没有错误。许多测试不仅需要判断产品的外观质量，还需要记录和统计缺陷的位置。尺寸和数量等数据。传统的人工测试使用纸和笔记录质量检验结果，测试数据不完整和分散，无法形成有价值的反馈信息来指导精益生产。
     4.招聘难.就业难.培训难.成本高。
        工作待遇低。工作时间长。劳动强度高，直接影响了招聘的稳定性。越来越多的年轻人宁愿送外卖也不愿在工厂工作，这使得传统的劳动密集型岗位很难招聘工人，培训后的熟练工人存在严重的人才流失等问题。人口红利消失的趋势是不可逆转的，就业成本正在上升。在线自动化缺陷检测系统已从可选转向必选。
     为了在不断变化和竞争日益激烈的市场中占据优势，企业不仅要不断提高产品质量标准，以满足客户的需求，还要不断提高生产线的效率，以适应市场的快节奏。采用自动化。智能表面缺陷检测方法是考虑质量和效率的重要手段。

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