隨著計算機技術(shù)、信息技術(shù)、電子技術(shù)、傳感器技術(shù)和仿生技術(shù)等的發(fā)展，機器視覺檢測方法也將迅速發(fā)展。 根據(jù)技術(shù)和市場需求等因素，機器視覺表面缺陷檢測的發(fā)展趨勢如下
1 ) MARR理論在計算機視覺中起著很大的作用，其核心是將視覺理解為3D重構(gòu)的過程。 但是，從3D場景到2D圖像是多對一的映射，在映射過程中深度信息會丟失； 灰度是對場景的測量值，例如光、材料特性、方向和距離等信息無法反映； 如果圖像受到干擾、環(huán)境等的影響，圖像會發(fā)生失真。 因此，有必要研究視覺檢測的新理論和新方法，如發(fā)展主動視覺、增強視覺系統(tǒng)智能學(xué)習(xí)能力等。
2 )從生物視覺中得到啟示，吸收心理學(xué)、生理學(xué)等其他學(xué)科中來自生物視覺的研究成果，為基于生物視覺機制的視覺檢測提供研究新思路，模仿生物視覺的多尺度、層次視覺特征，結(jié)合視覺任務(wù)，引入先驗的知識指導(dǎo)； 機器嗅覺、機器觸覺等多信息，突破單一視覺信息的局限性也將成為機器視覺檢測的發(fā)展方向之一。
3 )研究更魯棒的圖像處理和分析算法，提高圖像處理的有效性和執(zhí)行效率，降低算法的復(fù)雜度，提高識別的準(zhǔn)確性。 在線檢測系統(tǒng)特別重視實時性，為了使視覺本身具有內(nèi)在的并行性，在理論、算法、技術(shù)等多方面研究了視覺并行計算，提高了視覺計算的速度。 同時進一步研究了算法性能的評價方法，科學(xué)、準(zhǔn)確地描述和評價了算法的效率和性能。
4 )研究完整的三維場景重構(gòu)方法。 現(xiàn)有的三維場景重構(gòu)理論和算法基本上局限于目標(biāo)“可見”部分的重構(gòu)，用Marr視覺計算理論來說，主要停留在2.5維表現(xiàn)上，該表現(xiàn)只提供了物體可見輪廓以內(nèi)的三維信息。 如何恢復(fù)物體完整表面的信息，包括物體表面的隱形部分，是一個復(fù)雜而亟待解決的問題。
5 )采用統(tǒng)一開放的標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、通用化的解決方案，標(biāo)準(zhǔn)化和個性化更統(tǒng)一、可靠性高，維護性好，易于不斷改進和升級，網(wǎng)絡(luò)化、自動化和智能化更高的機器視覺系統(tǒng)
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