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展，機器視覺檢測方法也將迅速發展。 根據技術和市場需求等因素，機器視覺表面缺陷檢測的發展趨勢如下
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、環境等的影響，圖像會發生失真。 因此，有必要研究視覺檢測的新理論和新方法，如發展主動視覺、增強視覺系統智能學習能力等。
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。 在線檢測系統特別重視實時性，為了使視覺本身具有內在的并行性，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方法。 現有的三維場景重構理論和算法基本上局限于目標“可見”部分的重構，用Marr視覺計算理論來說，主要停留在2.5維表現上，該表現只提供了物體可見輪廓以內的三維信息。 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 )采用統一開放的標準，構建標準化、通用化的解決方案，標準化和個性化更統一、可靠性高，維護性好，易于不斷改進和升級，網絡化、自動化和智能化更高的機器視覺系統
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