在太阳电池片、胶囊、纺织品、液晶显示屏等许多工业产品生产中，表面缺陷检测是保障产品质量的必须环节。随着自动化水平的提高和劳动力成本的上升，应用自动检测技术取代传统的人工检测是必然趋势。与人工检测相比，基于机器视觉的产品表面缺陷检测能够满足流水线不间歇生产和 100%的产品检测要求，具有检测精度高、稳定性和可靠性好等优点。然而，现有的表面缺陷检测方法多研究特定产品表面缺陷的检测，缺乏通用性，其检测精度还不能满足工业应用要求。随着信息化和工业化的深度融合，企业面临从少品种、大批量的生产模式向多品种、小批量、个性化生产的智能制造方式转变，因此迫切需要具有通用性、学习性且检测精度高的智能检测方法
