作為生產制造過程中必不可少的一步，表面缺陷檢測廣泛應用于各工業領域，包括3C、半導體及電子、汽車、化工、醫藥、輕工、軍工等行業，催生了眾多上下游企業。自20世紀開始，表面缺陷檢測大致經歷了三個階段，分別是人工目視法檢測、單一機電或光學技術檢測以及機器視覺檢測。
人工目視法起源最早，應用最廣，雖然人工智能及機器視覺等先進檢測技術逐漸成熟，但依靠肉眼進行缺陷檢測仍然占據較大的比重，并廣泛存在于中小企業中。據統計，當前80%以上的工業表面缺陷檢測仍依賴于人工檢測法，每天產品線上進行人工檢測的工人數量超350萬人。以富士康，伯恩光學等為代表的制造企業招聘大量的質檢工人，采取流水線的形式進行檢測。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，愿意從事質檢的越來越少，用工難問題愈發凸顯。
從當前的發展趨勢來看，機器視覺等先進檢測系統將逐漸取代人工，這主要是因為人工檢測法具有以下缺點：
1、勞動強度大、檢測穩定性及一致性差
人工檢測法需要工人處于固定工位上，用肉眼觀察產品來判斷有無缺陷。長時間的檢測工作容易對人眼造成傷害，特別是在檢測玻璃、金屬等強烈反光的物體表面時。冶金、軌道交通、機械制造等行業內的缺陷檢測場景噪聲大、煙塵重、危險性高，長期處于惡劣的工作環境對工人的身心健康造成惡劣影響。受工人的情緒浮動、技術水平、判斷標準、個體差異等因素影響，甚至無法保障同一批次產品的檢測穩定性和一致性，使得產品質量上下浮動，參差不齊。
2、自動化程度低、生產效率低
由于工人的質檢效率上限較低，同時人工成本又越來越高，企業為保障生產效率，一般采取抽樣檢測的策略。一批產品中隨機抽取少量產品來評估整批產品的質量，其嚴格程度遠遠低于全面檢測。因此人工進行缺陷檢測時容易陷入一種矛盾： 質量控制和生產效率二者不可兼得。這種矛盾在面料、帶鋼、薄膜等產品的表面缺陷檢測中尤為突出。這一類產品多為高速連續性生產，當生產速度高于3m/s時，人眼便難以分辨出其中的缺陷。
3、難以形成精益化生產
質量是制造出來的，而不是檢測出來的。檢測只是一種事后補救，不但成本高而且無法保證不出差錯。許多檢測不僅需要判斷產品的外觀質量，還要記錄并統計缺陷的位置、尺寸和數量等數據。傳統的人工檢測使用紙筆記錄質檢結果，檢測數據不全且分散，無法形成具有價值的反饋信息來指導精益化生產。
4、招工難、用工難、培訓難、成本高
工作待遇低、工作時間長、勞動強度大等因此直接影響了招工的穩定性。越來越多年輕人寧愿去送外賣也不愿進入工廠工作，使得缺陷檢測這種傳統的勞動密集型崗位很難招聘到工人，培訓后的熟練工又存在人才流失嚴重等問題。人口紅利消失的趨勢不可逆轉，用人成本不斷攀升，上線自動化缺陷檢測系統已從“可選”轉向“必選”。
為了在不斷變化和競爭愈發激烈的市場中占據優勢，企業既要不斷提高產品質量標準以滿足客戶需求，又要不斷提升生產線的效率以適應市場的快節奏。采用自動化、智能化的表面缺陷檢測方法是兼顧質量與效率的重要手段。