隨著計算機技術、信息技術、電子技術、傳感器技術和仿生技術等的發(fā)展，機器視覺檢測方法也將迅速發(fā)展。 根據(jù)技術和市場需求等因素，機器視覺表面缺陷檢測的發(fā)展趨勢如下
1 ) MARR理論在計算機視覺中起著很大的作用，其核心是將視覺理解為3D重構(gòu)的過程。 但是，從3D場景到2D圖像是多對一的映射，在映射過程中深度信息會丟失； 灰度是對場景的測量值，例如光、材料特性、方向和距離等信息無法反映； 如果圖像受到干擾、環(huán)境等的影響，圖像會發(fā)生失真。 因此，有必要研究視覺檢測的新理論和新方法，如發(fā)展主動視覺、增強視覺系統(tǒng)智能學習能力等。
2 )從生物視覺中得到啟示，吸收心理學、生理學等其他學科中來自生物視覺的研究成果，為基于生物視覺機制的視覺檢測提供研究新思路，模仿生物視覺的多尺度、層次視覺特征，結(jié)合視覺任務，引入先驗的知識指導； 機器嗅覺、機器觸覺等多信息，突破單一視覺信息的局限性也將成為機器視覺檢測的發(fā)展方向之一。
3 )研究更魯棒的圖像處理和分析算法，提高圖像處理的有效性和執(zhí)行效率，降低算法的復雜度，提高識別的準確性。 在線檢測系統(tǒng)特別重視實時性，為了使視覺本身具有內(nèi)在的并行性，在理論、算法、技術等多方面研究了視覺并行計算，提高了視覺計算的速度。 同時進一步研究了算法性能的評價方法，科學、準確地描述和評價了算法的效率和性能。
4 )研究完整的三維場景重構(gòu)方法。 現(xiàn)有的三維場景重構(gòu)理論和算法基本上局限于目標“可見”部分的重構(gòu)，用Marr視覺計算理論來說，主要停留在2.5維表現(xiàn)上，該表現(xiàn)只提供了物體可見輪廓以內(nèi)的三維信息。 如何恢復物體完整表面的信息，包括物體表面的隱形部分，是一個復雜而亟待解決的問題。
5 )采用統(tǒng)一開放的標準，構(gòu)建標準化、通用化的解決方案，標準化和個性化更統(tǒng)一、可靠性高，維護性好，易于不斷改進和升級，網(wǎng)絡化、自動化和智能化更高的機器視覺系統(tǒng)
以上是陜西永輝今天與大家一起學習的表面缺陷檢測的相關趨勢問題，如果您有此類需求，可以致電我們，陜西永輝團隊將為您提供一套免費的機器視覺解決方案。
