机器视觉检测算法有哪些？大致可以分为以下几类：

基于模板匹配的检测算法：这种算法通过将待检测图像与预先设定的模板进行比较，寻找匹配的区域。它主要用于检测具有固定形状和尺寸的物体，如电路板、零件等。

基于特征提取的检测算法：这种算法通过提取图像中的特征，如边缘、角点、纹理等，来识别和分类物体。它适用于不同形状和尺寸的物体，但需要良好的特征设计和选择。

基于深度学习的检测算法：这种算法利用深度神经网络来学习和识别图像中的特征，具有强大的分类和识别能力。它能够自动提取图像中的特征，并且具有较高的准确率和鲁棒性。

基于光流法的检测算法：这种算法通过计算图像序列中像素点的运动矢量，来识别和跟踪物体。它适用于动态场景中的目标检测和跟踪，如生产线上的部件跟踪。

除了以上几种常见的机器视觉检测算法，还有许多其他的算法和分支，如小波变换、多尺度变换、多目标跟踪等。这些算法都有各自的特点和应用场景，选择合适的算法取决于具体的应用需求和场景条件。

总之，机器视觉检测算法是计算机视觉领域中的一个重要分支，它的应用范围广泛，种类繁多。随着技术的不断发展，机器视觉检测算法将会不断创新和完善，为各个领域带来更多的便利和发展空间。