表面缺陷与大小、形状是蛋品品质的重要特征，利用机器缺陷检测视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述，避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产率和分级精度，将机器缺陷检测视觉技术应用于禽蛋品质检测具有人工检测所无法比拟的优势。

机器缺陷检测视觉产品的外观缺陷，利用了光学原理。当光线照射到产品表面时，各种缺陷会受到周围环境的反射和折射产生不同的结果。例如，当均匀的光垂直入射到产品表面时，如果产品表面没有缺陷，则发射方向不会改变，检测到的光是均匀的。当产品表面出现缺陷时，所发出的光会发生变化，所检测到的图像也会随之变化。

机器缺陷检测视觉的技术核心在于图像识别和信息处理，相对于人眼，机器缺陷检测视觉在检测效率、精度、工作时间等方面均存在显著优势。均普智能机器视觉工程师何川博士介绍，仅以检测效率一项为例，其自主研发的机器缺陷检测视觉与人机交互技术，应用于新能源汽车、智能汽车等领域自动化生产线检测，相较传统检测方法，检测效率可提升2倍以上。