機器視覺中的邊緣檢測技術(shù)發(fā)展趨勢涉及多個方面，以下是對其主要趨勢的概括：

1. 嵌入式視覺的增長：

嵌入式視覺系統(tǒng)的快速發(fā)展為邊緣檢測技術(shù)提供了新的機遇。這些系統(tǒng)以計算機技術(shù)為基礎(chǔ)，通過集成圖像處理和深度學(xué)習(xí)算法的AI模塊至工業(yè)相機，實現(xiàn)邊緣智能。

嵌入式視覺的應(yīng)用范圍廣泛，包括自動駕駛、生命科學(xué)、消費電子、邊境監(jiān)控和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，推動了邊緣檢測技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步。

2. 高精度光學(xué)成像技術(shù)的推動：

高精度光學(xué)成像是機器視覺行業(yè)始終追求的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)，對邊緣檢測技術(shù)也提出了更高要求。

新型光源、更全面的波長覆蓋和創(chuàng)新的光源布局等光源技術(shù)，以及提供更大靶面和更小像元的新型鏡頭和相機產(chǎn)品，都增強了機器視覺的圖像信息獲取能力，從而提高了邊緣檢測的準(zhǔn)確性和效率。

3. 算法、算力、數(shù)據(jù)的突破：

機器視覺技術(shù)預(yù)計將在算法、算力、數(shù)據(jù)等方面取得更大的突破，這些進(jìn)步將直接推動邊緣檢測技術(shù)的發(fā)展。

通過優(yōu)化算法和提高算力，可以實現(xiàn)對圖像中邊緣的更精確檢測和定位，同時提高處理速度，滿足實時性要求。

4. 向更多非標(biāo)準(zhǔn)化場景的橫向擴張：

隨著機器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，邊緣檢測技術(shù)也將逐漸應(yīng)用于更多非標(biāo)準(zhǔn)化場景。

這要求邊緣檢測技術(shù)具有更高的靈活性和適應(yīng)性，能夠應(yīng)對不同場景下的光照條件、物體形狀和紋理等變化。

5. 三維場景重建與視覺信息融合：

在三維場景重建方面，邊緣檢測技術(shù)將發(fā)揮重要作用，通過恢復(fù)景物表面的完整信息，提高機器視覺系統(tǒng)對復(fù)雜場景的理解能力。

視覺信息融合技術(shù)的發(fā)展也將推動邊緣檢測技術(shù)的進(jìn)步，通過融合多種視覺信息，提高邊緣檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

機器視覺中的邊緣檢測技術(shù)發(fā)展趨勢包括嵌入式視覺的增長、高精度光學(xué)成像技術(shù)的推動、算法、算力、數(shù)據(jù)的突破、向更多非標(biāo)準(zhǔn)化場景的橫向擴張以及三維場景重建與視覺信息融合等方面。這些趨勢將共同推動邊緣檢測技術(shù)的不斷創(chuàng)新和進(jìn)步。