Використання методів розпізнавання поверхневих дефектів з метою автоматизації процесу візуального неруйнівного контролю на виробництвах прокату тонколистових матеріалів стає все актуальнішою задачею. Застосування автоматизованих систем розпізнавання поверхневих дефектів призводить до завчасного виявлення пошкоджень, визначення їх класу та рівня небезпеки. Після класифікації дефекту система без участі оператора приймає рішення про подальші дії. Наявність таких систем запобігає простою обладнання та знижує вплив людського фактора на виробництво. Визначено показники ефективності класифікатора, а також проведено аналіз наявних методів розпізнавання поверхневих дефектів. Визначено переваги та недоліки методів. Проаналізовано доцільність використання методу залежно від типу поверхні та геометричних характеристик дефекту. Визначено доцільність використання декількох методів для забезпечення більшої точності розпізнавання поверхневих дефектів. Відзначено значну перспективність застосування методів машинного навчання на базі нейронних мереж. Перспективність застосування нейронних мереж у системах автоматизованого розпізнавання поверхневих дефектів обумовлена можливістю автоматичного виділення ознак із зображення, а також обробки складних структур.