隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、電子技術(shù)、傳感器技術(shù)和仿生技術(shù)等的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法也將迅速發(fā)展。 根據(jù)技術(shù)和市場(chǎng)需求等因素，機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)如下
1 ) MARR理論在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中起著很大的作用，其核心是將視覺(jué)理解為3D重構(gòu)的過(guò)程。 但是，從3D場(chǎng)景到2D圖像是多對(duì)一的映射，在映射過(guò)程中深度信息會(huì)丟失； 灰度是對(duì)場(chǎng)景的測(cè)量值，例如光、材料特性、方向和距離等信息無(wú)法反映； 如果圖像受到干擾、環(huán)境等的影響，圖像會(huì)發(fā)生失真。 因此，有必要研究視覺(jué)檢測(cè)的新理論和新方法，如發(fā)展主動(dòng)視覺(jué)、增強(qiáng)視覺(jué)系統(tǒng)智能學(xué)習(xí)能力等。
2 )從生物視覺(jué)中得到啟示，吸收心理學(xué)、生理學(xué)等其他學(xué)科中來(lái)自生物視覺(jué)的研究成果，為基于生物視覺(jué)機(jī)制的視覺(jué)檢測(cè)提供研究新思路，模仿生物視覺(jué)的多尺度、層次視覺(jué)特征，結(jié)合視覺(jué)任務(wù)，引入先驗(yàn)的知識(shí)指導(dǎo)； 機(jī)器嗅覺(jué)、機(jī)器觸覺(jué)等多信息，突破單一視覺(jué)信息的局限性也將成為機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的發(fā)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(zhí)行效率，降低算法的復(fù)雜度，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。 在線檢測(cè)系統(tǒng)特別重視實(shí)時(shí)性，為了使視覺(jué)本身具有內(nèi)在的并行性，在理論、算法、技術(shù)等多方面研究了視覺(jué)并行計(jì)算，提高了視覺(jué)計(jì)算的速度。 同時(shí)進(jìn)一步研究了算法性能的評(píng)價(jià)方法，科學(xué)、準(zhǔn)確地描述和評(píng)價(jià)了算法的效率和性能。
4 )研究完整的三維場(chǎng)景重構(gòu)方法。 現(xiàn)有的三維場(chǎng)景重構(gòu)理論和算法基本上局限于目標(biāo)“可見(jiàn)”部分的重構(gòu)，用Marr視覺(jué)計(jì)算理論來(lái)說(shuō)，主要停留在2.5維表現(xiàn)上，該表現(xiàn)只提供了物體可見(jiàn)輪廓以內(nèi)的三維信息。 如何恢復(fù)物體完整表面的信息，包括物體表面的隱形部分，是一個(gè)復(fù)雜而亟待解決的問(wèn)題。
5 )采用統(tǒng)一開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、通用化的解決方案，標(biāo)準(zhǔn)化和個(gè)性化更統(tǒng)一、可靠性高，維護(hù)性好，易于不斷改進(jìn)和升級(jí)，網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化和智能化更高的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)
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