作為生產(chǎn)制造過程中必不可少的一步，表面缺陷檢測廣泛應(yīng)用于各工業(yè)領(lǐng)域,，包括3C,、半導(dǎo)體及電子、汽車,、化工,、醫(yī)藥、輕工,、軍工等行業(yè),，催生了眾多上下游企業(yè)。自20世紀(jì)開始,，表面缺陷檢測大致經(jīng)歷了三個(gè)階段,，分別是人工目視法檢測、單一機(jī)電或光學(xué)技術(shù)檢測以及機(jī)器視覺檢測,。

人工目視法起源最早,，應(yīng)用最廣，雖然人工智能及機(jī)器視覺等先進(jìn)檢測技術(shù)逐漸成熟,，但依靠肉眼進(jìn)行缺陷檢測仍然占據(jù)較大的比重,，并廣泛存在于中小企業(yè)中。據(jù)統(tǒng)計(jì),，當(dāng)前80%以上的工業(yè)表面缺陷檢測仍依賴于人工檢測法,，每天產(chǎn)品線上進(jìn)行人工檢測的工人數(shù)量超350萬人。以富士康,，伯恩光學(xué)等為代表的制造企業(yè)招聘大量的質(zhì)檢工人,，采取流水線的形式進(jìn)行檢測。然而,，隨著人口紅利的消失,，以及工作枯燥、自由度低,、薪酬較少,，愿意從事質(zhì)檢的越來越少，用工難問題愈發(fā)凸顯,。

從當(dāng)前的發(fā)展趨勢來看,，機(jī)器視覺等先進(jìn)檢測系統(tǒng)將逐漸取代人工，這主要是因?yàn)槿斯z測法具有以下缺點(diǎn)：

1,、勞動(dòng)強(qiáng)度大,、檢測穩(wěn)定性及一致性差

人工檢測法需要工人處于固定工位上，用肉眼觀察產(chǎn)品來判斷有無缺陷,。長時(shí)間的檢測工作容易對人眼造成傷害,，特別是在檢測玻璃、金屬等強(qiáng)烈反光的物體表面時(shí)。冶金,、軌道交通,、機(jī)械制造等行業(yè)內(nèi)的缺陷檢測場景噪聲大、煙塵重,、危險(xiǎn)性高,，長期處于惡劣的工作環(huán)境對工人的身心健康造成惡劣影響。受工人的情緒浮動(dòng),、技術(shù)水平,、判斷標(biāo)準(zhǔn)、個(gè)體差異等因素影響,，甚至無法保障同一批次產(chǎn)品的檢測穩(wěn)定性和一致性,，使得產(chǎn)品質(zhì)量上下浮動(dòng)，參差不齊,。

2,、自動(dòng)化程度低、生產(chǎn)效率低

由于工人的質(zhì)檢效率上限較低,，同時(shí)人工成本又越來越高,，企業(yè)為保障生產(chǎn)效率，一般采取抽樣檢測的策略,。一批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取少量產(chǎn)品來評估整批產(chǎn)品的質(zhì)量,，其嚴(yán)格程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全面檢測。因此人工進(jìn)行缺陷檢測時(shí)容易陷入一種矛盾： 質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率二者不可兼得,。這種矛盾在面料,、帶鋼、薄膜等產(chǎn)品的表面缺陷檢測中尤為突出,。這一類產(chǎn)品多為高速連續(xù)性生產(chǎn),，當(dāng)生產(chǎn)速度高于3m/s時(shí)，人眼便難以分辨出其中的缺陷,。

3、難以形成精益化生產(chǎn)

質(zhì)量是制造出來的,，而不是檢測出來的,。檢測只是一種事后補(bǔ)救，不但成本高而且無法保證不出差錯(cuò),。許多檢測不僅需要判斷產(chǎn)品的外觀質(zhì)量,，還要記錄并統(tǒng)計(jì)缺陷的位置、尺寸和數(shù)量等數(shù)據(jù),。傳統(tǒng)的人工檢測使用紙筆記錄質(zhì)檢結(jié)果,，檢測數(shù)據(jù)不全且分散，無法形成具有價(jià)值的反饋信息來指導(dǎo)精益化生產(chǎn)。

4,、招工難,、用工難、培訓(xùn)難,、成本高

工作待遇低,、工作時(shí)間長、勞動(dòng)強(qiáng)度大等因此直接影響了招工的穩(wěn)定性,。越來越多年輕人寧愿去送外賣也不愿進(jìn)入工廠工作,，使得缺陷檢測這種傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型崗位很難招聘到工人，培訓(xùn)后的熟練工又存在人才流失嚴(yán)重等問題,。人口紅利消失的趨勢不可逆轉(zhuǎn),，用人成本不斷攀升，上線自動(dòng)化缺陷檢測系統(tǒng)已從“可選”轉(zhuǎn)向“必選”,。

為了在不斷變化和競爭愈發(fā)激烈的市場中占據(jù)優(yōu)勢,，企業(yè)既要不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)以滿足客戶需求，又要不斷提升生產(chǎn)線的效率以適應(yīng)市場的快節(jié)奏,。采用自動(dòng)化,、智能化的表面缺陷檢測方法是兼顧質(zhì)量與效率的重要手段。