表面瑕疵检测系统的数据可视化技术主要涉及对检测过程中产生的数据进行有效展示和分析。虽然直接关于数据可视化技术在表面瑕疵检测系统中的具体应用的技术细节在提供的要求中未详细展开，但结合相关技术和实践，可以归纳出以下几点：
1. 实时检测数据展示：
通过高速摄像头和数据处理算法，实时捕捉并展示生产过程中的表面瑕疵情况。这种实时数据展示有助于及时发现并解决问题，提高生产效率。
2. 瑕疵类型与数量统计：
系统能够自动分类、统计瑕疵类型与数量，并以图表或报告的形式呈现。这为质量控制提供了有力的数据支持，有助于减少人为错误，提升管理效率。
3. 缺陷分布与规律分析：
利用数据挖掘技术，从大量的缺陷数据中提取有用的信息，分析缺陷的分布和规律。这有助于了解产品表面瑕疵的成因和趋势，为后续的缺陷检测和分类提供参考。
4. 质量检测报告生成：
根据检测数据，系统可以自动生成质量检测报告，包括瑕疵位置、类型、大小等信息。这种报告有助于生产人员快速了解产品质量情况，及时采取相应措施（间接提及，通过系统自检和输出结果信息）。
5. 交互式数据探索：
提供交互式界面，允许用户对数据进行深入探索和分析。用户可以通过调整参数、筛选数据等方式，获取更详细和定制化的分析结果。这种交互式数据探索有助于用户更好地理解数据，发现潜在的问题和机会。
需要注意的是，虽然上述内容涵盖了表面瑕疵检测系统中可能涉及的数据可视化技术，但具体的应用和实现方式可能因系统需求和场景的不同而有所差异。在实际应用中，应根据具体需求和目标来选择合适的数据可视化技术，并结合机器学习、计算机视觉等先进技术，构建高效、准确的表面瑕疵检测系统。
