在現(xiàn)代生產(chǎn)中，由于能夠最大限度地提高產(chǎn)品質(zhì)量和降低成本，近年來被廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)檢測項目中。隨著工業(yè)制造技術(shù)和加工工藝的改進和提高，對檢測方法、檢測速度和精度也提出了更高的要求，機器視覺檢測技術(shù)在各大行業(yè)做出了無數(shù)貢獻，發(fā)展勢頭強勁。那么，今天我們就來仔細看看機器視覺檢測發(fā)展的幾個發(fā)展趨勢和趨勢。

1、初級視覺理論：主要針對光學(xué)成像的逆問題，由一系列的處理過程組成，可以從二維光強陣列中恢復(fù)三維可見表面的物理性質(zhì)。在這里，可以清楚地描述每個過程的輸入數(shù)據(jù)和計算目的，例如邊緣檢測、立體匹配、從運動中恢復(fù)結(jié)構(gòu)等方法。在將三維物體投影成二維圖像的過程中，存在大量三維信息的丟失，從而導(dǎo)致病態(tài)問題。因此，加強對主要用于3D重建的初級視覺過程及其約束的研究尤為重要。

2、主動視覺理論：主動視覺是指觀察者以確定或不確定的方式跟蹤目標并感知物體的技術(shù)方法。在主動視覺中，觀察者和目標物體也可以同時移動。觀察者的運動為研究目標的形狀、距離和運動提供了額外的條件。重要的研究方向是目標跟蹤、導(dǎo)彈攔截等。

3、視覺信息融合：將多種視覺信息相互融合，有可能突破單一視覺信息獲取的局限性，達到利用理想環(huán)境下靜止和瞬間的視覺信息獲取，達到認識復(fù)雜客觀世界的要求，主要研究領(lǐng)域為圖像信息融合。

4、三維場景重建：目前對三維場景的恢復(fù)理論和算法局限于對景物“可視”部分，屬于2.5維信息表達，僅提供物體可見輪廓以內(nèi)的三維信息。恢復(fù)景物表面可見與不可見部分的完整信息，是一個復(fù)雜但也急待解決的理論難題。

5、算法性能評價：機器視覺研究關(guān)注任務(wù)可否進行或能否完成，缺乏對算法和系統(tǒng)方法性能質(zhì)量的刻化和評價。在實際應(yīng)用中，效率和性能十分重要，否則算法和系統(tǒng)無法走出實驗室，因此，算法性能評價的建立必不可少。

6、視覺并行計算：視覺實時計算還有許多理論、算法和技術(shù)上的問題。視覺并行計算結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢是在越來越大的結(jié)構(gòu)中采用越來越小的處理單元，其發(fā)展方向是由基本邏輯運算處理單元組成龐大的處理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

7、通用視覺信息系統(tǒng)：能完成各種視覺任務(wù)的通用視覺信息系統(tǒng)，即建立類比于人類視覺系統(tǒng)功能的機器視覺系統(tǒng)，通過建立專用視覺系統(tǒng)平臺，逐漸發(fā)展到完善的通用視覺系統(tǒng)，如視覺平臺，高度智能化的視覺機器人等。

可預(yù)計的是，隨著機器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，機器視覺檢測技術(shù)將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用。