对于机器视觉而言，图像的瑕疵缺陷特征是其图像表现为缺陷处的灰度值与标准图像在此处的灰度值有差异。智能化机器视觉缺陷检测系统首先对瑕疵缺陷图像的特征进行提取与选择，然后将瑕疵缺陷图像的灰度值同标准图像的灰度值进行比较，判断其差值是否超出已预先设定的阈值范围，以此方法便能判断出待检测产品是否存在缺陷。并且，智能化机器视觉缺陷检测系统在此基础上融入了深度学习和人工智能技术，例如深度神经网络模型，可以从海量样本数据中自动提取和理解关键特征，从而有效识别金属零件的微小裂纹、电子元器件的焊接不良、塑料制品的表面划痕等各种复杂情况 。

传统的缺陷检测系统通常依赖于预先定义的规则和阈值来识别缺陷，而智能化机器视觉缺陷检测系统可以通过学习大量数据来自动调整和优化检测模型，提高检测的准确性和鲁棒性。随着机器学习和深度学习的融入，系统能够更好地适应不同的检测场景和复杂的缺陷类型，减少误判和漏判的情况。

智能化机器视觉缺陷检测系统能够与生产线集成，实现实时监测和反馈。在生产过程中，它可以及时发现并处理潜在的缺陷，从而减少废品率和提高生产效率。这种实时反馈机制对于精密制造和大规模生产尤为重要。例如，在汽车制造过程中，对零部件的实时检测可以避免不良品进入下一工序，提高整车的质量和生产效率。