视觉检测系统中常用的机器学习算法主要包括以下几类：
1. 图像分割算法：该算法是机器视觉检测技术中的基础算法之一，能够根据阈值、区域、边缘等方式将图像分割成不同的区域或对象。这种算法常用于医学影像分析、遥感图像处理、智能交通等领域。
2. 特征提取算法：特征提取算法的主要任务是从图像中提取关键信息，以便后续进行分析处理。常见的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等，这些算法主要应用于目标检测、人脸识别等领域。
3. 目标检测算法：目标检测算法用于检测图像中是否存在预先标记的特定特征，并在发现后标记出特征的位置、大小等信息。这类算法在深度学习中尤为常见，包含YOLO、SSD和Faster R-CNN等，主要应用于智能安防、智能驾驶等领域。
4. 常见机器学习算法：如KNN算法、线性回归、决策树算法、随机森林算法、SVM算法等，这些算法在机器学习领域广泛应用，同样也可以用于视觉检测系统中的特定任务。
5. 卷积神经网络(CNN)：CNN用于图像分类和特征提取，通过卷积层捕捉局部特征，是视觉任务中常用的算法之一。
视觉检测系统中常用的机器学习算法多种多样，每种算法都有其特定的应用场景和优势。在选择算法时，需要根据具体的应用需求和场景特点进行综合考虑。
