现代制造业规模化生产的零件表面缺陷直接影响产品质量和竞争力，传统的人工检测由于主观因素、劳动强度等原因，检测效率低、漏检率高，标准不统一，无法满足高精度、高节拍的生产要求。本文设计基于机器视觉的零件表面缺陷检测系统，以工业应用为导向，弱化理论指导，更加关注系统的实践与可行性，通过合理的硬件搭配，高效的软件算法优化和集成，实现零件表面划痕、凹陷、污渍等缺陷的自动检测，系统分层分析，以图像预处理和缺陷识别为重点，提高检测精度和检测实时性，直接集成到现有生产线上，降低人工成本，保证性能。实验表明检测准确率98%以上，单件检测时间不超过0.3s，能够满足工业生产的要求，详细介绍系统的总体设计、核心模块和测试验证，为零件表面缺陷检测的工程应用提供一些经验参考。