基于机器视觉的表面缺陷检测系统虽然已经在多个领域取得了显著成果，但仍面临一系列问题和难点，尤其是在线检测环境中。

　　首先，数据处理的复杂性是一个显著挑战。在线检测产生的数据量庞大，且包含大量冗余信息和高维特征空间。如何从这些数据中高效提取出有限的缺陷信息，是当前算法面临的一大难题。此外，机器视觉系统需要处理的对象和问题具有多样性，这进一步增加了算法设计的难度。现有的算法在实时性和准确性方面仍有待提升，以满足实际应用的需求。

　　其次，机器视觉表面检测的准确性仍是一个关键问题。尽管已有众多优秀的算法被提出，但在实际应用中，准确识别与模糊特征之间、实时性与准确性之间的矛盾仍然突出。如何在保证检测速度的同时，提高检测的准确性，是当前研究者们需要解决的重要问题。

　　此外，图像处理和分析算法的选择与优化也是一大难点。机器视觉表面缺陷检测系统中，图像处理和分析算法是关键环节。然而，每个处理流程都包含大量的算法，这些算法各有优缺点和适应范围。如何在不同的应用场景中选择合适的算法，并对其进行优化，以提高准确性、执行效率、实时性和鲁棒性，是研究者们一直努力的方向。

　　最后，机器视觉系统的构建还需进一步完善。虽然机器视觉是对人类视觉的模拟，但目前对人的视觉机制尚不清楚。因此，在构建机器视觉检测系统时，还需进一步通过研究生物视觉机理来完善，使检测更加自动化和智能化。这涉及到众多学科和理论的交叉融合，需要跨学科的合作与深入研究。

　　综上所述，基于机器视觉的表面缺陷检测在数据处理、准确性、算法选择与优化以及系统构建等方面仍面临诸多问题和难点。未来，随着技术的不断进步和跨学科合作的深入，相信这些问题将逐渐得到解决，机器视觉表面缺陷检测将向更加自动化、智能化和高效化的方向发展。