1.視覺信息交融：將多種視覺信息相互交融，可以突破單一視覺信息獲取的局限性，達到利用理想環(huán)境下停止和瞬間的視覺信息獲取，達到認識雜亂客觀國際的要求，主要研討范疇為圖畫信息交融。
2.算---能評價：在實踐應用中，效率和功能十分重要，否則算法和體系無法走出實驗室，因此，對機器視覺算---能和體系辦---能的刻化和評價的樹立必不行少。
3.通用視覺信息體系：能完成各種視覺任務的通用視覺信息體系，即樹立類比于人類視覺體系功用的機器視覺體系，經過樹立視覺體系渠道，蕪湖機器人視覺檢測，逐漸開展到完善的通用視覺體系，機器人視覺檢測公司，如視覺渠道，高度智能化的視覺機器人等。
4.自動視覺理論：自動機器視覺指觀察者以確定或不定方式運動盯梢方針、感知方針的技能辦法。在自動視覺中，觀察者和方針物體也可一起運動，觀察者的運動為研討方針的形狀、間隔和運動供給了附加條件，重要研討方向為方針盯梢，導i彈攔截等。
5.三維場景重建：目前對三維場景的復原理論和算法局限于對景物“可視”部分，歸于2.5維信息表達，僅供給物體可見輪廓以內的三維信息。復原景物外表可見與不可見部分的完好信息，機器人視覺檢測報價，是一個雜亂但也急待處理的理論難題。
6.視覺并行算法：視覺實時圖像算法還有許多理論、圖像算法和技能上的問題。視覺并行算法結構開展趨勢是在越來越大的結構中選用越來越小的處理單元，其開展方向是由---邏輯運算處理單元組成龐大的處理網絡體系。
機器視覺檢測設備主要是以功能、檢測技術、載體等來進行分類的：
第壹：根據檢測的功能來進行劃分主要有：缺陷檢測、尺寸檢測、計數/遺漏檢測、供料還有下料等。
第二：根據檢測技術進行分類：尺度丈量技術、顏色識別技術等。
第三：根據檢測的裝置載體進行分類：在線檢測系統(tǒng)等。
隨著社會對于工業(yè)用品的和各生活產品的需求越來越大，產品的檢測也越來越重視，但人工檢測往往效率不高，
1、圖像采集技術發(fā)展迅猛
ccd、cmos等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數量和數據率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數上不斷優(yōu)化，通過---測試指標mtf、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統(tǒng)成像能力綜合評估等來對光源、鏡頭和相機進行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點問題得以不斷突破。
2、---學習帶來的突破
傳統(tǒng)的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而---學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建---神經網絡如卷積神經網絡等來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應用上，例如自動roi區(qū)域分割；標點定位通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于---學習的機器視覺軟件推向市場包括瑞士的vidi，韓國的sualab，香港的應科院等，---學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。
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