有了清晰的零件和缺陷零件的清晰图像，就可以尝试各种机器视觉算法。运用AI算法的软件可以轻松尝试不同的解决方案，并且对于检测裂纹和划痕非常有用。如果刮擦或裂纹的强度远高于或低于零件的自然纹理，其检测任务也很容易，AI算法自动进行表面缺陷检测光影校正。应用强度阈值仅显示刮擦或裂纹的像素，而这些像素的数量就是缺陷信号。

超出阈值的像素值可能是由于照明不均匀，而不是划痕或裂缝。表面缺陷检测光影校正可消除照明的变化，从而改善裂纹和划痕的检测。表面缺陷检测光影校正通常通过空间频率滤波或通过将输入图像除以参考图像来完成，空间高通滤波器可放大高空间频率的裂纹和划痕，并消除由于照明强度变化而引起的低频变化。

表面缺陷检测光影校正代替放大高空间频率，我们可以减去低空间频率。首先，通过平均每个像素周围的像素强度，根据输入图像制作低通（模糊）图像。这些局部平均值近似于缓慢变化的光强度。接下来，表面缺陷检测光影校正从输入图像中减去低通图像，留下高空间频率变化（划痕和裂缝），而强度背景几乎保持不变。像素除法会抵消照明因子，仅留下零件的反射率或透射率。