机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者l.r.罗伯兹关于理解多面体组成的积木研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，颜色检测仪，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，a.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理；图像处理和分析的并行算法；从二维图像提取三维信息；序列图像分析和运动参量求值；视觉知识的表示；视觉系统的知识库等。
一、介绍缺陷检测被广泛使用于布匹瑕疵检测、工件表面检测、航空航天领域等。传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合，能够---工作，但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合，则不再适用。近年来，基于---学习的识别算法越来越成熟，许多公司开始尝试把---学习算法应用到工业场合中。对于制造业企业来说，产品缺陷问题一直是---痛点之一，颜色检测，这一问题若不得到解决，颜色检测标准，极易诱发事故。而如何提升产品和良品率，检测颜色的传感器，从而降低原材料消耗和人工成本投入，成为了工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的---问题。
视觉检测设备使用情况介绍 目前在国外，视觉检测设备的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中有接近一半都集中在半导体行业。机器视觉检测还在检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的---。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。在来说，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用普及度还不是---，但是近几年来，随着智能制造口号的提出，机器视觉检测的应用已经较前几年有了很大的改变了，很多多领域也慢慢地逐步使用机器视觉检测设备替代传统的人工检测。
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