在工业发展的早期，人工目视法是主要的缺陷检测方式。这种方法依靠工人的眼睛观察产品表面是否存在缺陷，如划痕、裂缝等。虽然这种方法在当时能够满足一定的需求，但它存在着明显的局限性。人工检测容易受到检测人员的视力、疲劳程度、经验等主观因素的影响，而且检测效率低下，无法适应大规模生产的需求。在一些小型企业或对精度要求不高的产品生产中，这种方法可能仍然在一定程度上被使用，但在现代工业自动化生产中，其弊端愈发凸显。

如今，工业自动化产品质量缺陷检测成为工业自动化中缺陷检测的主流技术。机器视觉技术通过图像处理和模式识别技术，可以准确识别产品表面的各种微小缺陷，如在电子产品的电路板检测中，能够发现极其微小的焊点缺陷。它不受疲劳和人为因素的影响，可以连续工作，大大提高了检测效率。

通过深度学习和人工智能的融合，工业自动化产品质量缺陷检测系统还能够自动学习和提取图像中的特征，进一步提高检测的准确性。在众多行业，如3C、半导体及电子、汽车等行业中，机器视觉检测系统被广泛应用，成为提升产品质量的关键技术手段，为制造业的高质量发展提供坚实的保障。