机器视觉检查已经进入中国好几年，不过与发达国家相比，我国的机器视觉检测远远落后于发达国家。然而，目前我国在机器视觉领域取得了不错的成绩。将机器视觉引入检测领域，可以在许多场合完成在线高精度、高速的测量，机器视觉检测理论也逐渐发展起来。其中，机器视觉检测理论经历了几个过程。接下来，思普泰克技术有限公司将详细介绍机器视觉检测理论的发展过程。
机器视觉检测理论的发展可以概括为七个阶段。即初级视觉理论——自动视觉理论——视觉信息交融——三维场景重建——算法和评价——视觉并行核算——通用视觉信息系统。
1. 初级视觉理论：光学成像的主要反演由一系列过程组成，这些过程可以从二维光强阵列中恢复三维可见物理特性。这里您可以清楚地描述每个过程的输入数据和会计意图，例如边缘检查，立体匹配和结构修复。在将三维物体投影到二维图像的过程中，有许多三维信息丢失，这导致了条件不良的问题。因此，加强对主要视觉过程及其制约因素的讨论尤为重要。
2. 自动视觉理论：自动视觉是指观察者以确定性或不确定性的方式移动跟踪策略和感知目标的能力。在自动视觉中，观察者和引导对象也可以同时移动。观察者的移动为研究策略的形状、间距和移动提供了额外的条件。重要的研究方向是跟踪、封锁和其他政策。
3. 视觉信息交融：整合各种视觉信息可以打破购买视觉信息的限制，实现理想的利用环境，瞬间阻止视觉信息的获取，达到杂乱客观的国际需求，
4. 三维场景重建：目前三维场景的复杂理论和算法仅限于场景的“可见性”，这是由于2.5维信息的表达，它只在物体的可见轮廓中提供三维信息。一些好的信息可以在恢复场景中看到而不能看到，这是一个混乱但紧迫的理论问题。
5. 算法和评估：机器视觉研究强调任务是否可以完成。缺乏对算法和系统方法质量的审查和评价。在实践中，权力和功能是非常重要的。否则，算法和系统无法走出实验室，因此会有大量的视觉算法和评估。
6. 视觉并行核算：可视化实时会计在理论、算法和技能上存在很多问题。可视化并行会计建设的趋势是在较大的结构中采用越来越小的加工单元。它的发展方向是通过一个基本的逻辑操作和处理单元来构建一个庞大的处理网络系统。
7. 通用视觉信息系统：一种能够完成各种视觉任务的通用视觉信息系统，即类似于人类视觉系统功能的机器视觉系统。通过建立专用的视觉系统通道，逐渐发展成为完善的通用视觉系统，如视觉通道、高智能视觉机器人等。
看完这篇文章，想必对机器视觉检测理论的发展有了大概的了解吧。请继续关注，带你了解更多的机器视觉知识。
