視覺檢測發(fā)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(huán)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(fā)展，已經(jīng)在不斷取得各種突破。  

視覺檢測發(fā)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(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒有發(fā)生過，或者發(fā)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(fā)展趨勢三，光源與成像：機器視覺中優(yōu)質(zhì)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(xiàn)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(fā)展迅猛，智能相機性能與成本優(yōu)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(fā)人員技術要求和縮短開發(fā)周期。

伴隨著機器視覺檢測技術的快速發(fā)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(chuàng)科技為了工業(yè)、制造業(yè)、科學研發(fā)的進一步升級，機器視覺檢測未來必須要不斷發(fā)展，以解決目前存在的各種檢測難題。