机器视觉检测技术发展趋势分析

在现代化的生产中，由于能够大程度的日升产品质量、降低成本，这几年来一直被广泛使用于各类工业检测项目上，随着工业制造技术和加工工艺的提高和改进，对检测方法手段、检测速度和精度都提出了更高的要求，这也使得机器视觉检测技术在各大行业建功无数，发展势头强劲。那么，今天我们就来细数一下机器视觉检测发展的历程和趋势。

1.初级视觉理论:光学成像的逆问题包括一系列过程，这些过程从二维光强阵列中恢复三维可见表面的物理特性。每个过程的输入数据和计算目标都能清晰地描述出来，如边缘检测、立体匹配、运动恢复结构等方法。在三维物体投影到二维图像的过程中，由于三维信息的大量丢失，导致了病态问题的产生，主要集中在三维重建上。

2.主动视觉理论:主动视觉是指观察者以确定或不确定的方式跟踪目标并感知物体的技术方法。在主动视觉中，观察者和目标物体也可以同时运动，观察者的运动为研究目标的形状、距离和运动提供了附加条件。重要的研究方向是目标跟踪、导弹拦截等。

3.视觉信息融合:多种视觉信息的融合可以突破单一视觉信息获取的局限性，实现理想环境下静态和瞬态视觉信息获取的目标，满足理解复杂客观世界的要求，主要研究领域是图像信息融合。

4.三维场景重建:目前，三维场景的恢复理论和算法仅限于场景的“可见”部分，属于2.5 D信息表示，只能在物体的可见轮廓范围内提供三维信息。恢复景观表面可见部分和不可见部分的完整信息是一个复杂而紧迫的理论问题。

5、算法性能分析评价：机器视觉技术研究主要关注任务可否进行或能否完成，缺乏对算法和系统方法以及性能质量的刻化和评价。

在电子制造企业中，机器视觉进行产品缺陷检测，可以预见，随着机器视觉技术的成熟和发展，机器视觉检测技术将越来越广泛地应用于现代和未来的制造企业。