随着计算机技术、信息技术、电子技术、传感器技术和仿生技术等的发展，机器视觉检测方法也将迅速发展。 根据技术和市场需求等因素，机器视觉表面缺陷检测的发展趋势如下

　　1 ) MARR理论在计算机视觉中起着很大的作用，其核心是将视觉理解为3D重构的过程。 但是，从3D场景到2D图像是多对一的映射，在映射过程中深度信息会丢失； 灰度是对场景的测量值，例如光、材料特性、方向和距离等信息无法反映； 如果图像受到干扰、环境等的影响，图像会发生失真。 因此，有必要研究视觉检测的新理论和新方法，如发展主动视觉、增强视觉系统智能学习能力等。

　　2 )从生物视觉中得到启示，吸收心理学、生理学等其他学科中来自生物视觉的研究成果，为基于生物视觉机制的视觉检测提供研究新思路，模仿生物视觉的多尺度、层次视觉特征，结合视觉任务，引入先验的知识指导； 机器嗅觉、机器触觉等多信息，突破单一视觉信息的局限性也将成为机器视觉检测的发展方向之一。

　　3 )研究更鲁棒的图像处理和分析算法，提高图像处理的有效性和执行效率，降低算法的复杂度，提高识别的准确性。 在线检测系统特别重视实时性，为了使视觉本身具有内在的并行性，在理论、算法、技术等多方面研究了视觉并行计算，提高了视觉计算的速度。 同时进一步研究了算法性能的评价方法，科学、准确地描述和评价了算法的效率和性能。

　　4 )研究完整的三维场景重构方法。 现有的三维场景重构理论和算法基本上局限于目标“可见”部分的重构，用Marr视觉计算理论来说，主要停留在2.5维表现上，该表现只提供了物体可见轮廓以内的三维信息。 如何恢复物体完整表面的信息，包括物体表面的隐形部分，是一个复杂而亟待解决的问题。

　　5 )采用统一开放的标准，构建标准化、通用化的解决方案，标准化和个性化更统一、可靠性高，维护性好，易于不断改进和升级，网络化、自动化和智能化更高的机器视觉系统

       以上是陕西永辉今天与大家一起学习的表面缺陷检测的相关趋势问题，如果您有此类需求，可以致电我们，陕西永辉团队将为您提供一套免费的机器视觉解决方案。