机器视觉作为一种集成了计算机技术、图像处理算法等多种技术的综合性技术，其发展趋势可以从多个角度进行分析。以下是根据要求整理的机器视觉的发展趋势框架：
技术类型的发展
机器视觉技术可以根据其应用场景的不同，分为基于图像处理的技术和基于深度学习的技术。基于图像处理的技术主要包括图像增强、图像分割、特征提取等；基于深度学习的技术则主要包括卷积神经网络、循环神经网络等。
应用领域的发展
机器视觉技术的应用领域也在不断扩大，包括工业检测、医疗影像分析、安全监控等领域。在工业检测方面，机器视觉技术主要应用于产品质量检测、生产设备状态监测等；在医疗影像分析方面，机器视觉技术主要应用于医学影像诊断、病理分析等；在安全监控方面，机器视觉技术主要应用于人脸识别、行为分析等。
技术融合与发展
随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。嵌入式产品将会取代板卡式产品。
标准化与开放性
机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。未来，机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量，应该逐渐按照国际化的统一标准判定。
通用视觉信息系统
能完成各种视觉任务的通用视觉信息系统，即建立类比于人类视觉系统功能的机器视觉系统，通过建立专用视觉系统平台，逐渐发展到完善的通用视觉系统，如视觉平台，高度智能化的视觉机器人等。
机器视觉的发展趋势涵盖了技术类型的发展、应用领域的发展、技术融合与发展、标准化与开放性以及通用视觉信息系统等方面。这些趋势表明，机器视觉技术将继续深入到各个行业中，为自动化和智能化的发展提供强有力的支持。
