视觉识别，作为机器视觉的核心功能，赋予了系统如同人眼般的感知能力，使其能够从复杂的图像信息中快速、准确地识别出产品表面的各类瑕疵。这一技术主要依托于深度学习、图像处理等算法，通过训练模型来理解和解析图像特征，实现对瑕疵的自动捕捉与定位。

在瑕疵检测中，视觉识别旨在实时、全面地发现产品表面的各种异常，包括但不限于划痕、凹陷、色差、变形、污染物等。通过高分辨率相机捕获高清图像，结合先进的照明系统凸显瑕疵特征，机器视觉系统能够对产品进行全方位、无遗漏的扫描，确保任何潜在问题无所遁形。

瑕疵分类则可以按照瑕疵的性质或成因进行区分，如原材料问题、运输损伤、工艺缺陷等，形成结构化的数据库。这种分类有助于企业深入剖析质量问题根源，针对性地进行工艺改进、供应商管理或物流优化。同时，分类数据的积累也有助于训练和更新视觉识别模型，提升其对特定类型瑕疵的识别准确率，形成质检能力的持续迭代与升级。