Las hojas de metal de alta resistencia y altamente reflectantes se aplican ampliamente en la industria; los requisitos industriales para la detección de defectos son extremadamente exigentes, particularmente en las industrias de la aviación y la automoción. Clasificar y reconocer defectos en las superficies de placas de acero es un gran desafío. Actualmente, la detección de defectos todavía se inspecciona visualmente por personal. Sin embargo, dadas las altas temperaturas en los sitios de inspección y los altos riesgos en los entornos operativos, se espera que los sistemas de inspección por visión artificial reemplacen eventualmente los procesos de inspección manual. Por lo tanto, este estudio desarrolló un sistema automatizado de detección de defectos que reduce la alta reflectividad de los objetos examinados. Las fuentes de luz emitieron rayos de luz que se difunden y reflejan múltiples veces dentro de la cubierta hemisférica para producir una iluminación uniforme. Posteriormente, se realizó un procesamiento de imágenes para resaltar las características de los defectos en las placas de acero inoxidable. Se identificaron posiciones de fuentes de luz relativamente favorables, lo que redujo la dificultad de identificación de clases, disminuyó la tasa de omisión en la detección de defectos y superó los problemas de reflexión frecuentemente encontrados en la inspección óptica automatizada de productos metálicos.