非监督学习在视觉外观瑕疵检测中，主要是指通过训练模型来自动发现和识别数据中的潜在结构或模式，而无需人工标注的缺陷类别标签。这种方法在工业生产、产品质量控制等领域有广泛应用，例如在产品表面瑕疵检测中。

具体实现步骤可能包括：

1.数据预处理：收集大量的产品图像数据，进行必要的预处理，如去噪、增强、标准化等操作。

2.特征提取：利用深度学习方法（如卷积神经网络CNN）对图像进行特征提取，得到能够有效表达图像内容和潜在瑕疵信息的特征图谱。

3.异常检测：在特征空间中，采用非监督学习算法（如聚类分析、自编码器、生成对抗网络GAN的变种，或者基于深度学习的异常检测方法）寻找正常产品的数据分布规律，然后将与正常模式偏差较大的样本识别为可能存在瑕疵的产品。

4.瑕疵定位与识别：对于识别出的异常样本，进一步确定瑕疵的具体位置并分析其类型，可能还需要结合其他后处理技术，如图像分割等。

非监督学习在视觉瑕疵检测中的挑战主要在于如何准确地从海量无标签数据中挖掘出有效的瑕疵特征，并构建鲁棒的异常检测模型，但其优势在于不需要大量人工标注的数据，可以降低人力成本并提高检测效率。