眾所周知，表面缺陷檢測作為制造過程中不可缺少的一步，廣泛應用于3C、半導體、電子、汽車、化工、醫(yī)藥、輕工、軍工等各個行業(yè)，催生了眾多上下游企業(yè)。

自20世紀以來，表面缺陷檢測大致經(jīng)歷了人工目視檢測、單機電或光學技術檢測和機器視覺檢測三個階段。

人工視覺起源最早，應用最廣泛。雖然人工智能、機器視覺等先進的檢測技術逐漸成熟，但肉眼缺陷檢測仍占很大比例，廣泛存在于中小企業(yè)中。據(jù)統(tǒng)計，目前80%以上的工業(yè)表面缺陷檢測仍依賴于人工檢測方法，每天有350多萬工人在產品線上進行人工檢測。以富士康和伯恩光學為代表的制造企業(yè)招聘了大量的質量檢驗人員，并以裝配線的形式進行檢測。然而，隨著人口紅利的消失和無聊的工作。自由度低。工資少，愿意從事質量檢驗的人越來越少，就業(yè)難的問題越來越突出。

從目前的發(fā)展趨勢來看，機器視覺等先進的檢測系統(tǒng)將逐漸代替人工，這主要是由于人工檢測方法存在以下缺點：

1.勞動強度大.檢測穩(wěn)定性和一致性差。

人工檢測方法要求工人在固定站點上，用肉眼觀察產品，以判斷是否存在缺陷。長期的檢測工作很容易對人眼造成損害，特別是在檢測玻璃、金屬等強反射物體的表面時。冶金、軌道交通、機械制造等行業(yè)的缺陷檢測場景噪聲大。煙塵重。高風險、長期惡劣的工作環(huán)境對工人的身心健康有不良影響。受工人情緒波動、技術水平、判斷標準、個體差異等因素的影響，甚至不能保證同批產品的檢測穩(wěn)定性和一致性，使產品質量上下波動，不均勻。

2.自動化程度低，生產效率低。

由于工人質量檢驗效率上限低，勞動力成本越來越高，為了保證生產效率，企業(yè)一般采用抽樣檢驗策略。在一批產品中，隨機選擇少量產品來評價整批產品的質量，其嚴格程度遠低于綜合檢驗。因此，人工缺陷檢測容易陷入質量控制和生產效率兩者兼得的矛盾。這種矛盾在織物、帶鋼、薄膜等產品的表面缺陷檢測中尤為突出。這些產品大多是高速連續(xù)生產的。當生產速度高于3m/s時，人眼很難區(qū)分缺陷。

3.精益生產難以形成。

質量是制造出來的，而不是檢測出來的。測試只是一種事后補救，不僅成本高，而且不能保證沒有錯誤。許多測試不僅需要判斷產品的外觀質量，還需要記錄和統(tǒng)計缺陷的位置。尺寸和數(shù)量等數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的人工測試使用紙和筆記錄質量檢驗結果，測試數(shù)據(jù)不完整和分散，無法形成有價值的反饋信息來指導精益生產。

4.招聘難.就業(yè)難.培訓難.成本高。

工作待遇低。工作時間長。勞動強度高，直接影響了招聘的穩(wěn)定性。越來越多的年輕人寧愿送外賣也不愿在工廠工作，這使得傳統(tǒng)的勞動密集型崗位很難招聘工人，培訓后的熟練工人存在嚴重的人才流失等問題。人口紅利消失的趨勢是不可逆轉的，就業(yè)成本正在上升。在線自動化缺陷檢測系統(tǒng)已從可選轉向必選。

為了在不斷變化和競爭日益激烈的市場中占據(jù)優(yōu)勢，企業(yè)不僅要不斷提高產品質量標準，以滿足客戶的需求，還要不斷提高生產線的效率，以適應市場的快節(jié)奏。采用自動化。智能表面缺陷檢測方法是考慮質量和效率的重要手段。

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