缺陷检测，是各行业产品质量管理体系中的重要一环，也是产品在正式投入市场应用前最后一道屏障。由于产品可能出现的品质问题多种多样，没有统一的衡量标准。完全依靠人工来实现，面临着效率低下、成本日益增加的问题。得益于机器视觉的不断发展和成熟，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。

目前，基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。

那么，机器视觉中的缺陷检测到底是在检测些什么呢？

缺陷检测范围太宽了，根据产品和要求的不同，检测方式与技术也不相同。一般表面检测涉及划痕，裂纹，凹凸，异色，亮斑，黑斑等等；金属的一般还有碰伤，腐蚀，刀痕等；面板的又有点缺陷，团缺陷，线缺陷等。还涉及到各种外观、有无、缺料、测量等。例如，虚数科技历经几年地积累而成的DLIA工业缺陷检测，就具有外观检测、缺陷检测、有无检测、尺寸测量、颜色识别、正反检测、脏点污点检测、视觉引导定位、视觉定位抓取等等功能。目前已经在电子、汽车、医疗、物流、能源、印刷等多个行业成功落地应用，服务超过百家制造企业。