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(lái)被廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)檢測(cè)項(xiàng)目中,。隨著工業(yè)制造技術(shù)和加工工藝的改進(jìn)和提高,，對(duì)檢測(cè)方法、檢測(cè)速度和精度也提出了更高的要求,，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在各大行業(yè)做出了無(wú)數(shù)貢獻(xiàn),，發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。那么,，今天我們就來(lái)仔細(xì)看看機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)發(fā)展的幾個(gè)發(fā)展趨勢(shì)和趨勢(shì),。

1、初級(jí)視覺(jué)理論：主要針對(duì)光學(xué)成像的逆問(wèn)題,，由一系列的處理過(guò)程組成,，可以從二維光強(qiáng)陣列中恢復(fù)三維可見(jiàn)表面的物理性質(zhì)。在這里,，可以清楚地描述每個(gè)過(guò)程的輸入數(shù)據(jù)和計(jì)算目的,，例如邊緣檢測(cè)、立體匹配,、從運(yùn)動(dòng)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(guò)程中,，存在大量三維信息的丟失，從而導(dǎo)致病態(tài)問(wèn)題,。因此,，加強(qiáng)對(duì)主要用于3D重建的初級(jí)視覺(jué)過(guò)程及其約束的研究尤為重要。

2,、主動(dòng)視覺(jué)理論：主動(dòng)視覺(jué)是指觀察者以確定或不確定的方式跟蹤目標(biāo)并感知物體的技術(shù)方法,。在主動(dòng)視覺(jué)中，觀察者和目標(biāo)物體也可以同時(shí)移動(dòng),。觀察者的運(yùn)動(dòng)為研究目標(biāo)的形狀,、距離和運(yùn)動(dòng)提供了額外的條件。重要的研究方向是目標(biāo)跟蹤,、導(dǎo)彈攔截等,。

3、視覺(jué)信息融合：將多種視覺(jué)信息相互融合,，有可能突破單一視覺(jué)信息獲取的局限性,，達(dá)到利用理想環(huán)境下靜止和瞬間的視覺(jué)信息獲取，達(dá)到認(rèn)識(shí)復(fù)雜客觀世界的要求,，主要研究領(lǐng)域?yàn)閳D像信息融合,。

4、三維場(chǎng)景重建：目前對(duì)三維場(chǎng)景的恢復(fù)理論和算法局限于對(duì)景物“可視”部分,，屬于2.5維信息表達(dá),，僅提供物體可見(jiàn)輪廓以?xún)?nèi)的三維信息?；謴?fù)景物表面可見(jiàn)與不可見(jiàn)部分的完整信息,，是一個(gè)復(fù)雜但也急待解決的理論難題。

5,、算法性能評(píng)價(jià)：機(jī)器視覺(jué)研究關(guān)注任務(wù)可否進(jìn)行或能否完成,，缺乏對(duì)算法和系統(tǒng)方法性能質(zhì)量的刻化和評(píng)價(jià)。在實(shí)際應(yīng)用中,，效率和性能十分重要,，否則算法和系統(tǒng)無(wú)法走出實(shí)驗(yàn)室，因此,，算法性能評(píng)價(jià)的建立必不可少,。

6、視覺(jué)并行計(jì)算：視覺(jué)實(shí)時(shí)計(jì)算還有許多理論,、算法和技術(shù)上的問(wèn)題,。視覺(jué)并行計(jì)算結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢(shì)是在越來(lái)越大的結(jié)構(gòu)中采用越來(lái)越小的處理單元，其發(fā)展方向是由基本邏輯運(yùn)算處理單元組成龐大的處理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

7,、通用視覺(jué)信息系統(tǒng)：能完成各種視覺(jué)任務(wù)的通用視覺(jué)信息系統(tǒng),，即建立類(lèi)比于人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)功能的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，通過(guò)建立專(zhuān)用視覺(jué)系統(tǒng)平臺(tái),，逐漸發(fā)展到完善的通用視覺(jué)系統(tǒng),，如視覺(jué)平臺(tái)，高度智能化的視覺(jué)機(jī)器人等,。

可預(yù)計(jì)的是,，隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)將在現(xiàn)代和未來(lái)制造企業(yè)中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用,。