机器视觉检测技术是近年来迅速发展的一项新技术，它利用光机电一体化的手段使机器具有视觉功能。这项技术的发展历程可以分为以下几个阶段：
初级视觉理论：
主要针对光学成像的逆问题，通过一系列处理过程从二维光强度阵列恢复三维可见表面的物理性质。例如，边缘检测、立体匹配、由运动恢复结构等方法。
主动视觉理论：
主动视觉指观察者以确定或不定方式运动跟踪目标、感知对象的技术方法。在主动视觉中，观察者和目标物体也可同时运动，为研究目标的形状、距离和运动提供了附加条件。重要研究方向包括目标跟踪、导弹拦截等。
视觉信息融合：
将多种视觉信息相互融合，突破单一视觉信息获取的局限性，达到利用理想环境下静止和瞬间的视觉信息获取，认识复杂客观世界的要求。主要研究领域为图像信息融合。
三维场景重建：
目前对三维场景的恢复理论和算法局限于对景物可视部分，属于2.5维信息表达，仅提供物体可见轮廓以内的三维信息。恢复景物表面可见与不可见部分的完整信息，是一个复杂但也亟待解决的理论难题。
算法性能评价：
机器视觉研究关注任务可否进行或能否完成，缺乏对算法和系统方法性能质量的刻画和评价。在实际应用中，效率和性能十分重要，机器视觉算法性能评价的建立必不可少。
视觉并行计算：
视觉实时计算还有许多理论、算法和技术上的问题。视觉并行计算结构发展趋势是在越来越大的结构中采用越来越小的处理单元，其发展方向是由基本逻辑运算处理单元组成庞大的处理网络系统。
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。
机器视觉的应用
机器视觉技术广泛应用于多个领域，以下是其主要应用：
检测领域：
目标检测：通过训练模型和算法来检测和定位图像中的目标物体。
缺陷检测：帮助进行产品质量检测，特别是对于细微的缺陷或不可见的缺陷。通过图像处理和分析算法，可以自动检测和识别产品表面的缺陷，提高生产线的质量控制效率。
人脸识别：在安全监控、身份验证等方面有广泛应用。通过分析和比对人脸图像的特征，可以快速准确地识别个体身份，提高安全性和便利性。
机器人视觉领域：
导航和定位：帮助机器人进行环境感知和导航定位。通过摄像头和传感器的组合，机器人可以感知周围环境，并借助机器视觉算法来识别和理解环境中的信息，从而正确导航和定位。
物体抓取和操作：对于机器人物体抓取和操作具有重要意义。通过视觉传感器和深度学习算法，机器人可以精确地检测和识别目标物体的位置和姿态，从而实现精准的物体抓取和操作，提高机器人的灵活性和操作能力。
环境交互：使机器人更好地与周围环境进行交互。通过识别人的动作和表情、理解语音指令等，机器人可以更好地感知用户的需求，并做出相应反应。这在智能助理机器人、服务机器人等领域有广泛应用。
工业自动化：
机器视觉技术结合计算机和图像处理，广泛应用于交通监控、虚拟现实、工业自动化等领域，如车牌识别、智能驾驶训练、产品检测等。它提升了生产速度和质量，降低了人为错误。
表面缺陷检测：
实现在线实时检测、智能化检测、高精度检测。研究开发彩色图像、灰度图像和多谱图像的处理算法，拓展视觉检测的应用。
其他领域：
机器视觉技术在医疗、交通、农业等多个领域都有应用，可以帮助解决实际问题，提升各行业的智能化水平。
例如，医疗领域的病理切片分析、交通领域的车辆检测和交通流量管理、农业领域的作物监测和病虫害检测等。
机器视觉检测技术在多个领域都发挥了重要作用，未来随着技术的不断进步，其应用范围将进一步扩大，为人类社会带来更多便利和进步。
