1. 课题研究背景 产品的表面质量关系着产品的商品价值，也影响着对产品的使用性能，产品表面存在缺陷可能会对使用者产生巨大损失，甚至引发安全事故。

在当今社会，表面缺陷检测自动化已经成为产品生产和维护过程中的必要环节。

随着机器视觉技术的发展，非接触式机器视觉检测技术越来越引起高校、企业和政府的广泛关注。

而实际上，基于机器视觉的检测方法已经成为最有效的自动化检测方法。

在产品表面缺陷检测的应用中，以图像为基础的二维视觉缺陷检测技术能快速、有效地检测具有显著特征的缺陷，且易于实现在线检测，如纺织品、纸张、钢板表面质量检测等。

当前，在工业信息化的背景下，我国产品表面缺陷检测技术已逐步走上引进、消化国外检测设备和尝试自主研发的方式。

但是面向不同的产品，庞大的产品图像和伴随而来的数据处理的压力都给这些设备的使用效率、效果带来巨大挑战。

此外，进口设备自带的数据处理系统和第三方软件系统并不具有普遍的适用性，许多预定检测目标难以完成。

国内需要提商自主研发数据处理系统的能为，并促进相关行业的发展和应用推广。

 2. 国内外研究现状 缺陷检测技术在国内外均有许多的研究人员对其研究并将其付诸应用。