机器视觉在缺陷检测方面展现了其独特的优势，特别是在实现智能化检测方面。以下是机器视觉在缺陷检测中的智能化新路径：

1. 数据采集与处理：机器视觉系统首先通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上。随后，图像处理模块利用视觉检测设备以数字的形式对信号进行采集、滤波、检测、均衡、去噪、估计等处理，从而得到符合需要的信号形式。
2. 特征提取与识别：经过处理后的图像数据，通过图像变换、图像编码、图像增强、图像恢复、图像分割、图像理解、识别系统等步骤，提取出缺陷的特征。这些特征可以是形状、大小、颜色、纹理等。
3. 缺陷分类与判断：根据提取出的特征，机器视觉系统能够对缺陷进行智能分类和判断。例如，通过深度神经网络和机器学习算法，系统可以对各种形状的复杂缺陷进行智能识别和分类，大大提高了缺陷检测的灵敏度和准确度。
4. 实时反馈与控制：一旦检测到缺陷，机器视觉系统可以立即提供声、光报警，并控制设备停机、剔除不良品等。同时，系统还可以对有缺陷的部分进行标识，并自动统计产品质量等信息。

此外，随着技术的发展，机器视觉在缺陷检测方面还展现出了一些新的发展趋势，如实现在线实时检测、智能化检测、高精度检测，以及开发彩色图像、灰度图像和多谱图像的处理算法等。

总的来说，机器视觉为缺陷检测提供了一种智能化的新路径，通过自动化、智能化的方式，大大提高了生产效率和产品质量。随着技术的不断进步，机器视觉在缺陷检测领域的应用将会更加广泛和深入。