焊接作为工业生产中必不可少的一个环节，对于产品质量有着重要影响。在焊接过程中，因为设置与运行过程等因素影响焊接部件的缺陷，难以避免。如裂纹、夹渣、气孔、未焊接透气、未熔合等，这些缺陷对安全生产和产品质量构成了严重的威胁。因此，在焊接过程中，有效检测到缺陷对于产品质量、生产制造等方面都非常重要。

传统的缺陷检测方法采取人工检测，不足之处在于成本高、检测效率随着用工时间的延长而快速减少。后来，X射线探伤和超声波探伤的引入对于焊接缺陷检测提供了新的方法，这些方法有易于检测内部缺陷的优点，但成本高，成像欠清晰等问题始终困扰着这些检测方法。因此，如何尽量减少在生产过程中人工评估法的主观性和差异性，成为各行业和客户的一大诉求。

在这样的背景下，焊接视觉检测系统的配置高效智能化变得尤为重要。随着工业机器视觉发展，深入研究图像特征学习的独特优势使其在表面缺陷检测方面具有重要实用价值，成为工业人工智能的检测领域的主流研究方向。