随着制造业由传统制造转型升级为智能制造，人工目检已经逐渐被机器视觉缺陷检测所取代。在传统的生产过程中，人工目检是常见的缺陷检测方法。然而，随着流水线产品的复杂度的增加和生产速度的提高，人工目检的效率和质量已经无法满足现代生产的需要。

机器视觉缺陷检测是一种基于机器视觉技术的自动化检测方法。它通过图像处理、模式识别等技术，对产品表面进行检测，自动识别出缺陷并进行分类。这种机器视觉检测方法具有精度高、效率高等优点，可以提高生产效率和产品质量。

智能机器视觉缺陷检测则是对机器视觉缺陷检测的又一补充升级，智能机器视觉缺陷检测是一种基于深度学习算法的机器视觉缺陷检测的智能检测方法。智能机器视觉缺陷检测系统通过训练大量的缺陷和正常样本，学习并掌握了缺陷的特征和模式，能够更加准确地进行缺陷检测。与传统的机器视觉缺陷检测相比，智能机器视觉缺陷检测具有更高的检测精度和效率，能够更加全面地检测出工业复杂环境下的产品表面的各种缺陷和瑕疵。