在現(xiàn)代化生產(chǎn)中，由于能夠最大程度的提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本，近年來(lái)一直被廣泛用于各類工業(yè)檢測(cè)項(xiàng)目上。而隨著工業(yè)制造技術(shù)和加工工藝的提高和改進(jìn)，對(duì)檢測(cè)手段、檢測(cè)速度和精度提出得更高要求，也使得機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)在各大行業(yè)建功無(wú)數(shù)，發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。那么，今天我們就來(lái)細(xì)數(shù)下機(jī)器視覺檢測(cè)發(fā)展的幾個(gè)歷程和趨勢(shì)。

1、初級(jí)視覺理論：主要針對(duì)光學(xué)成像的逆問(wèn)題，是由能從二維光強(qiáng)度陣列恢復(fù)三維可見表面物理性質(zhì)的一系列處理過(guò)程組成。這里各過(guò)程的輸入數(shù)據(jù)及計(jì)算目的都是能夠明確描述的，如邊緣檢測(cè)、立體匹配、由運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)等方法。在三維物體投影成二維圖像過(guò)程中，三維信息有很多損失，從而導(dǎo)致病態(tài)問(wèn)題產(chǎn)生，因此加強(qiáng)對(duì)初級(jí)視覺過(guò)程及其約束條件的研究就顯得格外重要，其主要針對(duì)3D重建。

2、主動(dòng)視覺理論：主動(dòng)視覺指觀察者以確定或不定方式運(yùn)動(dòng)跟蹤目標(biāo)、感知對(duì)象的技術(shù)方法。在主動(dòng)視覺中，觀察者和目標(biāo)物體也可同時(shí)運(yùn)動(dòng)，觀察者的運(yùn)動(dòng)為研究目標(biāo)的形狀、距離和運(yùn)動(dòng)提供了附加條件，重要研究方向?yàn)槟繕?biāo)跟蹤，導(dǎo)彈攔截等。

3、視覺信息融合：將多種視覺信息相互融合，有可能突破單一視覺信息獲取的局限性，達(dá)到利用理想環(huán)境下靜止和瞬間的視覺信息獲取，達(dá)到認(rèn)識(shí)復(fù)雜客觀世界的要求，主要研究領(lǐng)域?yàn)閳D像信息融合。

4、三維場(chǎng)景重建：目前對(duì)三維場(chǎng)景的恢復(fù)理論和算法局限于對(duì)景物“可視”部分，屬于2.5維信息表達(dá)，僅提供物體可見輪廓以內(nèi)的三維信息?；謴?fù)景物表面可見與不可見部分的完整信息，是一個(gè)復(fù)雜但也急待解決的理論難題。

5、算法性能評(píng)價(jià)：機(jī)器視覺研究關(guān)注任務(wù)可否進(jìn)行或能否完成，缺乏對(duì)算法和系統(tǒng)方法性能質(zhì)量的刻化和評(píng)價(jià)。在實(shí)際應(yīng)用中，效率和性能十分重要，否則算法和系統(tǒng)無(wú)法走出實(shí)驗(yàn)室，因此，算法性能評(píng)價(jià)的建立必不可少。

6、視覺并行計(jì)算：視覺實(shí)時(shí)計(jì)算還有許多理論、算法和技術(shù)上的問(wèn)題。視覺并行計(jì)算結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢(shì)是在越來(lái)越大的結(jié)構(gòu)中采用越來(lái)越小的處理單元，其發(fā)展方向是由基本邏輯運(yùn)算處理單元組成龐大的處理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

8、通用視覺信息系統(tǒng)：能完成各種視覺任務(wù)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(jī)器視覺系統(tǒng)，通過(guò)建立專用視覺系統(tǒng)平臺(tái)，逐漸發(fā)展到完善的通用視覺系統(tǒng)，如視覺平臺(tái)，高度智能化的視覺機(jī)器人等。

可預(yù)計(jì)的是，隨著機(jī)器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)將在現(xiàn)代和未來(lái)制造企業(yè)中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

審核編輯：黃飛