1.視覺信息交融：將多種視覺信息相互交融，可以突破單一視覺信息獲取的局限性，達到利用理想環(huán)境下停止和瞬間的視覺信息獲取，達到認識雜亂客觀國際的要求，主要研討范疇為圖畫信息交融。
2.算---能評價：在實踐應(yīng)用中，效率和功能十分重要，否則算法和體系無法走出實驗室，因此，對機器視覺算---能和體系辦---能的刻化和評價的樹立必不行少。
3.通用視覺信息體系：能完成各種視覺任務(wù)的通用視覺信息體系，即樹立類比于人類視覺體系功用的機器視覺體系，經(jīng)過樹立視覺體系渠道，蕪湖機器人視覺檢測，逐漸開展到完善的通用視覺體系，機器人視覺檢測公司，如視覺渠道，高度智能化的視覺機器人等。
4.自動視覺理論：自動機器視覺指觀察者以確定或不定方式運動盯梢方針、感知方針的技能辦法。在自動視覺中，觀察者和方針物體也可一起運動，觀察者的運動為研討方針的形狀、間隔和運動供給了附加條件，重要研討方向為方針盯梢，導(dǎo)i彈攔截等。
5.三維場景重建：目前對三維場景的復(fù)原理論和算法局限于對景物“可視”部分，歸于2.5維信息表達，僅供給物體可見輪廓以內(nèi)的三維信息。復(fù)原景物外表可見與不可見部分的完好信息，機器人視覺檢測報價，是一個雜亂但也急待處理的理論難題。
6.視覺并行算法：視覺實時圖像算法還有許多理論、圖像算法和技能上的問題。視覺并行算法結(jié)構(gòu)開展趨勢是在越來越大的結(jié)構(gòu)中選用越來越小的處理單元，其開展方向是由---邏輯運算處理單元組成龐大的處理網(wǎng)絡(luò)體系。
機器視覺檢測設(shè)備主要是以功能、檢測技術(shù)、載體等來進行分類的：
第壹：根據(jù)檢測的功能來進行劃分主要有：缺陷檢測、尺寸檢測、計數(shù)/遺漏檢測、供料還有下料等。
第二：根據(jù)檢測技術(shù)進行分類：尺度丈量技術(shù)、顏色識別技術(shù)等。
第三：根據(jù)檢測的裝置載體進行分類：在線檢測系統(tǒng)等。
隨著社會對于工業(yè)用品的和各生活產(chǎn)品的需求越來越大，產(chǎn)品的檢測也越來越重視，但人工檢測往往效率不高，
1、圖像采集技術(shù)發(fā)展迅猛
ccd、cmos等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數(shù)量和數(shù)據(jù)率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產(chǎn)品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數(shù)上不斷優(yōu)化，通過---測試指標(biāo)mtf、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統(tǒng)成像能力綜合評估等來對光源、鏡頭和相機進行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點問題得以不斷突破。
2、---學(xué)習(xí)帶來的突破
傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而---學(xué)習(xí)則通過多層感知機模擬大腦工作，構(gòu)建---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等來學(xué)習(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上，例如自動roi區(qū)域分割；標(biāo)點定位通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于---學(xué)習(xí)的機器視覺軟件推向市場包括瑞士的vidi，韓國的sualab，香港的應(yīng)科院等，---學(xué)習(xí)給機器視覺的賦能會越來越明顯。
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