視覺檢測系統(tǒng)中的圖像分割技術主要包括以下幾種：

1. 邊緣檢測分割：這是一種常用的圖像分割技術，通過檢測圖像中的邊緣來劃分圖像區(qū)域。例如，Canny邊緣檢測算子就是這種方法的一個典型代表。

2. 基于閾值的分割：閾值分割方法提出較早，它通過設定一個或多個閾值，將圖像的像素分為前景和背景。這種方法包括全局閾值、局部閾值、動態(tài)閾值等多種形式。其中，Otsu’s方法是一種常用的全局閾值分割技術，它通過計算類間方差來選取最佳閾值。

3. 區(qū)域生長分割：這種方法從一組種子點開始，逐步增長區(qū)域，直到滿足一定的相似性條件。

4. 區(qū)域分裂與合并分割：通過分裂和合并區(qū)域來分割圖像，例如基于區(qū)域的分裂合并算法。

5. 基于聚類的分割：如K-means、層次聚類等方法，通過聚類算法將圖像像素分為不同的類別，從而實現(xiàn)圖像分割。

6. 深度學習方法：近年來，深度學習方法在圖像分割領域取得了顯著進展。如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)、U-Net等，這些方法通過訓練深度學習模型，能夠自動學習圖像特征，并實現(xiàn)高精度的圖像分割。

還有水平集方法、基于圖的分割、基于模型的分割、多尺度分析分割、頻域分析分割、小波變換分割、形態(tài)學分割等多種圖像分割技術。這些技術各有特點，可以根據(jù)具體的應用場景和需求選擇合適的方法進行圖像分割。