机器视觉中的边缘检测技术发展趋势涉及多个方面，以下是对其主要趋势的概括：
1. 嵌入式视觉的增长：
嵌入式视觉系统的快速发展为边缘检测技术提供了新的机遇。这些系统以计算机技术为基础，通过集成图像处理和深度学习算法的AI模块至工业相机，实现边缘智能。
嵌入式视觉的应用范围广泛，包括自动驾驶、生命科学、消费电子、边境监控和农业等领域，推动了边缘检测技术的创新和进步。
2. 高精度光学成像技术的推动：
高精度光学成像是机器视觉行业始终追求的技术发展目标，对边缘检测技术也提出了更高要求。
新型光源、更全面的波长覆盖和创新的光源布局等光源技术，以及提供更大靶面和更小像元的新型镜头和相机产品，都增强了机器视觉的图像信息获取能力，从而提高了边缘检测的准确性和效率。
3. 算法、算力、数据的突破：
机器视觉技术预计将在算法、算力、数据等方面取得更大的突破，这些进步将直接推动边缘检测技术的发展。
通过优化算法和提高算力，可以实现对图像中边缘的更精确检测和定位，同时提高处理速度，满足实时性要求。
4. 向更多非标准化场景的横向扩张：
随着机器视觉技术的不断发展，边缘检测技术也将逐渐应用于更多非标准化场景。
这要求边缘检测技术具有更高的灵活性和适应性，能够应对不同场景下的光照条件、物体形状和纹理等变化。
5. 三维场景重建与视觉信息融合：
在三维场景重建方面，边缘检测技术将发挥重要作用，通过恢复景物表面的完整信息，提高机器视觉系统对复杂场景的理解能力。
视觉信息融合技术的发展也将推动边缘检测技术的进步，通过融合多种视觉信息，提高边缘检测的准确性和鲁棒性。
机器视觉中的边缘检测技术发展趋势包括嵌入式视觉的增长、高精度光学成像技术的推动、算法、算力、数据的突破、向更多非标准化场景的横向扩张以及三维场景重建与视觉信息融合等方面。这些趋势将共同推动边缘检测技术的不断创新和进步。
