机器视觉的缺陷检测原理是基于对人眼检测的模拟，用简单的归纳思维来进行识别。正如生活中医生对病人进行诊断，就是一个典型的归纳分类的行为。从最古老的望闻问切，到现在的B超，CT等现代化设备仪器，没有哪一个医生能够单纯靠肉眼就能直接判断病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这个时候，医生所使用的就是一种归纳分类的思路，病人的单一症状的分类与复合症状的精确分类。
      机器视觉缺陷检测系统采用C摄像设备将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的分类特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
      由于有了图像处理还有计算机等等自动化设备的帮忙，机器视觉其实是远远超过人类的极限的，所以它的优势也十分明显，包括高效率、高精度、高自动化，以及能够很好适应比较差的环境。所以在一些不适合人工作业的危险的工作环境，或者是我们人类视觉很难满足要求的场合，机器视觉是可以用来代替人工视觉的。在这种检测、测量、识别和定位等功能上，机器视觉更是能够更好地胜任。除了以上这些，它还能够提高生产效率以及自动化的程度，实现信息集成，所以在工业领域应用很广泛，是智能制造很重要的基础。