視覺檢測發展趨勢一，重噪音中低對比度圖像中的特征提取：在重噪音環境下，真假瑕疵的鑒別很多時候較難，這也是很多場景始終存在一定誤檢率的原因，但這塊通過成像和邊緣特征提取的快速發展，已經在不斷取得各種突破。  

視覺檢測發展趨勢二，對非預期缺陷的識別：在應用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺來識別它們到底有沒有發生。但經常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒有發生過，或者發生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺陷，但是他會注意到，從而有較大幾率抓住它，而機器視覺在這點上的“智慧”目前還較難突破。  

視覺檢測發展趨勢三，光源與成像：機器視覺中優質的成像是第一步，由于不同材料物體表面反光、折射等問題都會影響被測物體特征的提取，因此光源與成像可以說是機器視覺檢測要攻克的第一個難關。比如現在玻璃、反光表面的劃痕檢測等，很多時候問題都卡在不同缺陷的集成成像上。  

嵌入式解決方案發展迅猛，智能相機性能與成本優勢突出，嵌入式PC會越來越強大。模塊化的通用型軟件平臺和人工智能軟件平臺將降低開發人員技術要求和縮短開發周期。

伴隨著機器視覺檢測技術的快速發展，越來越多機器視覺設備和方案滲透到各個領域。山東碩創科技為了工業、制造業、科學研發的進一步升級，機器視覺檢測未來必須要不斷發展，以解決目前存在的各種檢測難題。