Nghiên cứu này đề xuất một giải thuật xử lý ảnh kết hợp với máy học để phát hiện và nhận dạng khiếm khuyết trên bề mặt gạch men. Đầu tiên, gạch sẽ được tách khỏi nền và tính toán đặc trưng ảnh dựa trên histogram và kết cấu bề mặt để nhận dạng loại mẫu của gạch dùng mạng neural. Tiếp theo, tiến hành trừ ảnh mẫu gạch và gạch mẫu để nhận dạng lỗi sử dụng kỹ thuật xử lý hình thái. Kết quả thực nghiệm được tiến hành trên tập dữ liệu 150 ảnh viên gạch thuộc 15 loại mẫu khác nhau với tổng cộng 292 loại lỗi cần nhận dạng. Kết quả nhận dạng của hệ thống đạt 96.92% với 100% số gạch mẫu được nhận dạng đúng. Thời gian nhận dạng trung bình khoảng 1s cho một mẫu gạch đã khẳng định tính hiệu quả của hệ thống được đề nghị.