機器視覺檢測技術是近年來迅速發(fā)展的一項新技術，它利用光機電一體化的手段使機器具有視覺功能。這項技術的發(fā)展歷程可以分為以下幾個階段：

初級視覺理論：

主要針對光學成像的逆問題，通過一系列處理過程從二維光強度陣列恢復三維可見表面的物理性質。例如，邊緣檢測、立體匹配、由運動恢復結構等方法。

主動視覺理論：

主動視覺指觀察者以確定或不定方式運動跟蹤目標、感知對象的技術方法。在主動視覺中，觀察者和目標物體也可同時運動，為研究目標的形狀、距離和運動提供了附加條件。重要研究方向包括目標跟蹤、導彈攔截等。

視覺信息融合：

將多種視覺信息相互融合，突破單一視覺信息獲取的局限性，達到利用理想環(huán)境下靜止和瞬間的視覺信息獲取，認識復雜客觀世界的要求。主要研究領域為圖像信息融合。

三維場景重建：

目前對三維場景的恢復理論和算法局限于對景物可視部分，屬于2.5維信息表達，僅提供物體可見輪廓以內的三維信息?；謴途拔锉砻婵梢娕c不可見部分的完整信息，是一個復雜但也亟待解決的理論難題。

算法性能評價：

機器視覺研究關注任務可否進行或能否完成，缺乏對算法和系統(tǒng)方法性能質量的刻畫和評價。在實際應用中，效率和性能十分重要，機器視覺算法性能評價的建立必不可少。

視覺并行計算：

視覺實時計算還有許多理論、算法和技術上的問題。視覺并行計算結構發(fā)展趨勢是在越來越大的結構中采用越來越小的處理單元，其發(fā)展方向是由基本邏輯運算處理單元組成龐大的處理網(wǎng)絡系統(tǒng)。

通用視覺信息系統(tǒng)：

能完成各種視覺任務的通用視覺信息系統(tǒng)，即建立類比于人類視覺系統(tǒng)功能的機器視覺系統(tǒng)，通過建立專用視覺系統(tǒng)平臺，逐漸發(fā)展到完善的通用視覺系統(tǒng)，如視覺平臺，高度智能化的視覺機器人等。

機器視覺的應用

機器視覺技術廣泛應用于多個領域，以下是其主要應用：

檢測領域：

目標檢測：通過訓練模型和算法來檢測和定位圖像中的目標物體。

缺陷檢測：幫助進行產(chǎn)品質量檢測，特別是對于細微的缺陷或不可見的缺陷。通過圖像處理和分析算法，可以自動檢測和識別產(chǎn)品表面的缺陷，提高生產(chǎn)線的質量控制效率。

人臉識別：在安全監(jiān)控、身份驗證等方面有廣泛應用。通過分析和比對人臉圖像的特征，可以快速準確地識別個體身份，提高安全性和便利性。

機器人視覺領域：

導航和定位：幫助機器人進行環(huán)境感知和導航定位。通過攝像頭和傳感器的組合，機器人可以感知周圍環(huán)境，并借助機器視覺算法來識別和理解環(huán)境中的信息，從而正確導航和定位。

物體抓取和操作：對于機器人物體抓取和操作具有重要意義。通過視覺傳感器和深度學習算法，機器人可以精確地檢測和識別目標物體的位置和姿態(tài)，從而實現(xiàn)精準的物體抓取和操作，提高機器人的靈活性和操作能力。

環(huán)境交互：使機器人更好地與周圍環(huán)境進行交互。通過識別人的動作和表情、理解語音指令等，機器人可以更好地感知用戶的需求，并做出相應反應。這在智能助理機器人、服務機器人等領域有廣泛應用。

工業(yè)自動化：

機器視覺技術結合計算機和圖像處理，廣泛應用于交通監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、工業(yè)自動化等領域，如車牌識別、智能駕駛訓練、產(chǎn)品檢測等。它提升了生產(chǎn)速度和質量，降低了人為錯誤。

表面缺陷檢測：

實現(xiàn)在線實時檢測、智能化檢測、高精度檢測。研究開發(fā)彩色圖像、灰度圖像和多譜圖像的處理算法，拓展視覺檢測的應用。

其他領域：

機器視覺技術在醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)等多個領域都有應用，可以幫助解決實際問題，提升各行業(yè)的智能化水平。

例如，醫(yī)療領域的病理切片分析、交通領域的車輛檢測和交通流量管理、農(nóng)業(yè)領域的作物監(jiān)測和病蟲害檢測等。

機器視覺檢測技術在多個領域都發(fā)揮了重要作用，未來隨著技術的不斷進步，其應用范圍將進一步擴大，為人類社會帶來更多便利和進步。