Considerando el movimiento lineal de las tablas de partículas en la línea de producción, la detección de defectos superficiales en las tablas de partículas es un desafío importante. En este documento, se propone un método basado en el seguimiento de objetivos en movimiento para la detección de defectos superficiales en las tablas de partículas. Para lograr esto, se modificó el algoritmo de seguimiento de objetivos del filtro de correlación de núcleo (KCF) con el algoritmo de flujo mediano y se utilizó para capturar los objetivos en movimiento de los defectos superficiales. Las imágenes de defectos fueron extraídas por un operador de Sobel, y se calcularon el número de defectos, el área de defectos y el grado de daño. El nivel de defecto superficial en las tablas de partículas fue evaluado mediante el reconocimiento de patrones difusos. Luego se realizaron experimentos para probar la efectividad y precisión del método propuesto.