El rápido desarrollo de la visión por computadora ha impulsado la continua aparición de nuevos sistemas de detección y algoritmos en la detección de defectos en superficies. Sin embargo, la mayoría de los métodos existentes establecen sus sistemas con pocas comparaciones y verificaciones, y los métodos descritos aún presentan varios problemas. Por lo tanto, se propone en este artículo un método original de detección de defectos: el Método de Detección Rápida de Defectos Embebidos Segmentados para Defectos en Superficies (SERDD). Este método realiza la fusión bidireccional del procesamiento de imágenes y la detección de defectos, lo que permite detectar de manera eficiente y precisa defectos en superficies como depresiones, rasguños, muescas, aceite, caracteres superficiales, dimensiones anormales, etc. Además, se utiliza un método de reconocimiento de caracteres basado en el Emparejamiento de Proporción de Caracteres en Pirámide Espacial (SPCPM) para identificar los caracteres grabados en la tapa de polvo del rodamiento. Además, se resuelve el problema de los caracteres cortados en la transformación de coordenadas a través de la Auto-Cosecha y Recorte de Imágenes (ISSC). Este artículo adopta datos de imágenes reales adecuados para verificar y comparar los métodos y demuestra la efectividad y el avance a través de la precisión de detección, la tasa de alarmas perdidas y la tasa de falsas alarmas. Este método puede proporcionar soporte técnico de visión por computadora para la detección de defectos en superficies de rodamientos en su sentido real.