AI表面缺陷检测是机器视觉技术的一种，利用机器视觉模拟人类视觉上的功能，从实际实体中搜集、解决、测算，开展具体的检测、操纵与应用。AI表面缺陷检测是机器视觉技术的一个重要组成部分，其检验准确性直接关系产品品质的好坏。人力检测方式已经无法满足生产与现代科技生产加工的需求，但机器视觉系统能很好地解决了这一点，AI表面缺陷检测机器视觉技术利用了工厂车间生产与加工制造业工业自动化的高速发展的需要乘风而起。

使用AI表面缺陷检测机器视觉技术，可以大大提升检测精度及高效率出产产品。在实现产品表面质检之前，有几个流程要注意。首先，利用系统软件获得与分析图像表面的线条图像；然后，对收集的图像开展一阶段的划分解决，让产品的表面缺点能够依据其独有的地区特征进行筛选；最后，在相关归类地区进一步分析刮痕的对象地区，使范畴更准确和精确。根据以上三个时期的解决，可以进一步确定新产品的表面缺点区域特征，到此才能完成了AI表面缺陷检测。

AI表面缺陷检测一般提取特征有纹路特征、几何结构特征、色调特征、转换指数特征等，用这些多数据融合的特征空间向量来靠谱地域分不同种类的缺点；这种特征中间一般存有冗余信息，即也不能保证特征集在最合理的，好一点的特征集需具备简约性和可扩展性，因此，还要进一步从特征集中化挑选更有助于分类特征，即特征的挑选。