材料表面纹理缺陷是指材料表面上由于纹理不均匀、不连续等缺陷，主要有线状纹路、颗粒状纹理等等。材料表面纹理缺陷检测对于提高产品质量具有重要意义。材料的外观质量直接影响着产品的质量，因此需要对各种不同的材料进行分类，并利用材料表面纹理缺陷检测检测技术对其缺陷进行区分，这也是当前国际上常用的方法。

目前，常用的材料表面纹理缺陷检测方法主要有基于统计的图像处理和基于数字图像处理技术两种。基于统计图像识别技术能够快速、有效地对各种表面缺陷进行分类和测量，然而在实际应用中也存在着不足之处。如对不同种类的纹理存在着比较强的区分能力、对各种材料有较高的误判率、不能满足工业生产环境下复杂光照条件下对视觉质量要求等等。

由于材料表面纹理缺陷检测涉及诸多因素影响以及材料本身存在固有缺陷问题，DLIA虚数科技主要研究对象是用于解决金属表面纹理缺陷问题并提高其稳定性与一致性的机器视觉方法以及其具体实现过程。基于统计学分类技术通过统计软件进行分类处理，可以有效地提高分类准确率和降低成本。