在現(xiàn)代生產(chǎn)中，由于它能最大限度地提高產(chǎn)品質(zhì)量和降低成本，近年來在各種工業(yè)測試項目中得到了廣泛的應(yīng)用。隨著工業(yè)制造技術(shù)和加工技術(shù)的進步和進步，對檢測手段、檢測速度和精度提出了更高的要求，機器視覺檢測技術(shù)在各個行業(yè)取得了無數(shù)的成就，發(fā)展勢頭強勁。那么，今天國辰機器人將詳細介紹機器視覺檢測的幾個歷程和趨勢。

1.初級視覺理論：主要針對光學(xué)成像的逆問題，由一系列從二維光強陣列恢復(fù)三維可見表面物理特性的處理過程組成。每個過程的輸入數(shù)據(jù)和計算目的都可以清楚地描述，如邊緣檢測、立體匹配、運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)等。在將三維物體投影到二維圖像的過程中，由于三維信息的大量丟失，導(dǎo)致了病理問題，因此加強對主要針對三維重建的原始視覺過程及其約束的研究顯得尤為重要。

2.主動視覺理論：主動視覺是指觀察者以一定或不確定的方式對目標(biāo)進行跟蹤和感知的技術(shù)方法，在主動視覺中，觀察者和目標(biāo)對象也可以同時運動，觀測器的運動為研究目標(biāo)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(biāo)跟蹤、導(dǎo)彈攔截等。

3.視覺信息融合：通過融合各種視覺信息，突破單一視覺信息獲取的局限性，在理想的環(huán)境中實現(xiàn)靜態(tài)和瞬時視覺信息的獲取，達到理解復(fù)雜客觀世界的要求。主要研究領(lǐng)域是圖像信息融合。

4.三維場景重建：目前，三維場景的恢復(fù)理論和算法僅限于場景的視覺部分，屬于2.5維信息表達，僅在物體的可視輪廓范圍內(nèi)提供三維信息，恢復(fù)場景中可見部分和不可見部分的完整信息是一個復(fù)雜而又迫切需要解決的理論問題。

5.算法性能評價：機器視覺研究的重點是任務(wù)能否執(zhí)行或能否完成，缺乏對算法性能質(zhì)量和系統(tǒng)方法的表征和評價，在實際應(yīng)用中，效率和性能是非常重要的，否則算法和系統(tǒng)無法走出實驗室，因此建立算法性能評估是非常必要的。

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。