視覺檢測技術(shù)是近年來發(fā)展起來的一項新技術(shù)，它是利用光機電一體化的手段使機器具有視覺的功能。將機器視覺引入檢測領(lǐng)域，可以在很多場合實現(xiàn)在線高精度高速測量。同時機器視覺檢測技術(shù)理論也一步步的發(fā)展壯大起來，可以分為以下幾個發(fā)展歷程及發(fā)展趨勢。

     初級視覺理論
     主要針對光學(xué)成像的逆問題，是由能從二維光強度陣列恢復(fù)三維可見表面物理性質(zhì)的一系列處理過程組成。這里各過程的輸入數(shù)據(jù)及計算目的都是能夠明確描述的，如邊緣檢測、立體匹配、由運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)等方法。在三維物體投影成二維圖像過程中，三維信息有很多損失，從而導(dǎo)致病態(tài)問題產(chǎn)生，因此加強對初級視覺過程及其約束條件的研究就顯得格外重要，其主要針對3D重建、雙目視覺。

     主動視覺理論
     主動視覺指觀察者以確定或不定方式運動跟蹤目標、感知對象的技術(shù)方法。在主動視覺中，觀察者和目標物體也可同時運動，觀察者的運動為研究目標的形狀、距離和運動提供了附加條件，重要研究方向為目標跟蹤，導(dǎo)彈攔截等。

     視覺信息融合
     將多種視覺信息相互融合，有可能突破單一視覺信息獲取的局限性，達到利用理想環(huán)境下靜止和瞬間的視覺信息獲取，達到認識復(fù)雜客觀世界的要求，主要研究領(lǐng)域為圖像信息融合。

     三維場景重建
     目前對三維場景的恢復(fù)理論和算法局限于對景物可視部分，屬于2.5維信息表達，僅提供物體可見輪廓以內(nèi)的三維信息。恢復(fù)景物表面可見與不可見部分的完整信息，是一個復(fù)雜但也急待解決的理論難題。

     算法性能評價
     機器視覺研究關(guān)注任務(wù)可否進行或能否完成，缺乏對算法和系統(tǒng)方法性能質(zhì)量的刻化和評價。在實際應(yīng)用中，效率和性能十分重要，否則算法和系統(tǒng)無法走出實驗室，因此，機器視覺算法性能評價的建立不能缺少。