机器视觉在表面瑕疵检测中的应用广泛，主要包括以下几个方面：
1. 工业产品外观缺陷检测：
机器视觉检测技术能够应用于新能源电池、PCB电路板、半导体芯片、印刷品、食品包装、电子设备、造纸行业等多个领域，检测包括裂纹、划痕、气泡、污渍、毛刺、压伤、夹伤、凹凸等不良缺陷。
通过高精度的相机和图像传感器，机器视觉系统能够捕捉产品的细微特征，并利用图像处理和分析技术对产品进行高精度的检测，实现对产品缺陷的准确识别和分类。
2. 预制构件表面缺陷检测：
在预制构件的生产和运输过程中，机器视觉检测系统能够准确识别出裂纹、划痕、磨损、污染、异物、气泡、空隙等缺陷，并进行定位和测量，以便及时采取措施进行修复或更换。
3. 金属带材和薄膜表面瑕疵检测：
在金属类板卷材的实际生产过程中，机器视觉检测设备可以识别金属表面的凹坑、压伤、划伤、孔洞等瑕疵。
在薄膜的实际生产过程中，机器视觉检测系统能够检测出薄膜表面的孔洞、蚊虫、黑点、晶点、划伤、斑点等瑕疵。
4. 提高检测效率和精度：
机器视觉检测系统可以在毫秒级完成图像采集、处理和分析，实现在线实时监控，大大降低了人工检查的时间成本和误检、漏检的风险。
机器视觉系统的检测精度可以达到微米级，远超人眼的识别能力，从而确保了产品质量的稳定性和一致性。
5. 多行业应用与最新进展：
机器视觉检测技术不仅在传统的制造业中得到应用，还扩展到了半导体、PCB、汽车装配、液晶屏、3C、光伏电池、纺织等多个行业。
近年来，深度学习技术在机器视觉领域的应用越来越广泛，特别是在外观缺陷检测方面，实现了对产品360°的字符识别、目标定位、缺陷检测及精准分类的快速化生产应用。
机器视觉在表面瑕疵检测中的应用十分广泛，不仅提高了检测效率和精度，还降低了人力成本和时间成本，为各行业的产品质量检测提供了有力的技术支持。
