視覺檢測模型更新的常見挑戰(zhàn)主要包括以下幾點：

1. 數(shù)據(jù)冗余與算力限制：在實際視覺檢測中，針對待檢物體表面缺陷檢測的過程中，往往會采集大量樣品圖像進行對比。視覺識別軟件需要在海量圖像中進行篩選，但軟件算力有限，容易造成數(shù)據(jù)冗余，不能實時更新。

2. 環(huán)境與生產(chǎn)工藝影響：機器視覺檢測系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)攝像機而言，信噪比更低。在受到環(huán)境、生產(chǎn)工藝的影響時，對微弱信號難以正確檢測或?qū)υ肼暡荒軠蚀_區(qū)分。在視覺檢測方案落地實施的過程中，需要構(gòu)建穩(wěn)定、可靠的檢測平臺，以屏蔽外部環(huán)境、光照、噪聲等不良因素的影響。

3. 缺陷形態(tài)復(fù)雜：在機器視覺檢測的過程中，最常用的是表面缺陷檢測，但每個行業(yè)待檢物體形象不一、背景復(fù)雜、缺陷形態(tài)繁多。沒有通用的視覺檢測方案，也沒有標準圖像作為參考。這導(dǎo)致在實際的視覺檢測項目中，需要針對每款產(chǎn)品進行分類和打光實驗，增加了視覺檢測工作的難度。

4. 樣品特征提取的不確定性：機器視覺檢測系統(tǒng)采集圖像進行特征識別，圖像的采集對決定視覺識別軟件的處理速度與精度至關(guān)重要。傳統(tǒng)的視覺檢測系統(tǒng)無法一次性自動提取圖像中有用特征信息，如何提升參考模板的精度，降低特征提取的復(fù)雜性與不確定性仍是值得進一步研究的問題。

5. 光源與成像問題：在機器視覺中，優(yōu)質(zhì)的成像是第一步。由于不同材料物體表面反光、折射等問題都會影響被測物體特征的提取，因此光源與成像成為機器視覺檢測要攻克的難關(guān)之一。

6. 重噪音與低對比度圖像中的特征提取：在重噪音環(huán)境下，真假瑕疵的鑒別很多時候較難，這也是許多場景始終存在一定誤檢率的原因。盡管成像和邊緣特征提取技術(shù)在不斷發(fā)展，但這一問題仍然是一個挑戰(zhàn)。

7. 對非預(yù)期缺陷的識別：在應(yīng)用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺來識別它們是否發(fā)生。經(jīng)常遇到的情況是，許多明顯的缺陷因為之前沒有發(fā)生過或發(fā)生的模式過分多樣而被漏檢。這方面的“智慧”目前還較難突破。

視覺檢測模型更新面臨著多方面的挑戰(zhàn)，需要不斷研究和創(chuàng)新來克服這些難題。