機(jī)器視覺系統(tǒng)中的目標(biāo)識別方法主要包括以下幾種：

1. Blob分析法：Blob分析法指的是對圖像中的相同像素的聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行分析，分割出前景和背景，然后進(jìn)行檢測。簡單來說，就是在一片區(qū)域內(nèi)，將灰度突變的區(qū)域標(biāo)記出來。Blob分析法可以從背景中分離出目標(biāo)圖像，并估算出目標(biāo)圖像的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小以及目標(biāo)特征中的結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)。此方法適用于背景單一，前景缺陷不區(qū)分類別，識別精度要求不高的場景。

2. 模板匹配法：模板匹配法是一種最基礎(chǔ)、最常用的匹配方法。在獲取了相關(guān)的待檢物體圖像之后，去已有的資料庫中進(jìn)行對比，通過統(tǒng)計計算圖像的均值、梯度、距離、方差等特征，可以在圖中找到目標(biāo)，確定其坐標(biāo)位置。模板匹配法的檢測精度較高，能夠同時區(qū)分出不同缺陷類型，但在使用前需要建立較為完備的模板庫。

3. 深度學(xué)習(xí)法：深度學(xué)習(xí)法自2014年提出后，逐漸成為目標(biāo)檢測的主流算法。深度學(xué)習(xí)可以自動學(xué)習(xí)肉眼難以直接量化的特征，特別是在圖像分類、目標(biāo)識別等問題上有顯著的提升。

在機(jī)器視覺系統(tǒng)中，目標(biāo)識別通常還包括圖像的預(yù)處理和圖像的分割等步驟。圖像的預(yù)處理指的是通過矯正機(jī)器視覺所獲得的圖像目標(biāo)，并將噪音等干擾進(jìn)行合理過濾，對圖像目標(biāo)內(nèi)部的信息開展有效提取。圖像的分割則是將圖像根據(jù)閾值、區(qū)域、邊緣等方式分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?，以便進(jìn)行后續(xù)的目標(biāo)識別。

機(jī)器視覺系統(tǒng)中的目標(biāo)識別方法多種多樣，選擇哪種方法取決于具體的應(yīng)用場景和識別需求。