与成本相比，技术则是限制机器视觉检测代替人眼检测的关键原因，目前通过机器视觉检测应用中，打光是一个难点，如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期搞好打光，突出所要检测的特征，算法并不是困难的东西。机器视觉检测目前在智能上与人相比甚大，主要体现在非预期的缺陷识别上。目前机器视觉是给定一些具体的缺陷模式，来识别它们到底有没有发生。这使得有时会有一些明显缺陷，只是因为之前没有发生或发生模式多样化。机器视觉检测要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能。视觉检测
针对量大面广的混凝土梁体，智能化视频桥梁检测车进入理论与关键部件模型的研制阶段，但是受到桥梁细小裂缝自动识别与清晰图像快速化获取难度大的限制，目前离达到实用化程度的要求还相距甚远。机器视觉检测在特征生成上，很多新算法不断出现，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及独二分量分析；还有关子支持向量机，变形模板匹配，线性以及非线性分类器的设计等都在不断延展。由于机器视觉检测能够较大程度的提高产能、降低成本，还可以24小时不间断的工作，且在高速下执行100% 的在线(On-Line)检视，检视的准确度也达到接近100%的程度，因此产业界大量地采用机器视觉检测技术，在很多场合实现在线高精度高速测量。盐城视觉检测机构有哪些机器视觉检测离不开人工智能的发展。
在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。
视觉检测技术综合了机械、电子、光学、计算机等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、机电一体化等多个领域。视觉检测系统一般由光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元和计算机系统组成，通过照相机将被摄取目标转换成图像信号，中间处理单元分析像素分布点、亮度、颜色、距离等信息，转变成数字化信号；图像系统再对数字信号进行各种运算来抽取目标的特征。机器视觉检测越来越受到高度的重视。
机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今，已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中特别是目前的数字图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、FPGA、ARM等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，在很大程度上地推动了机器视觉的发展。机器视觉检测的功能是非常强大的。视觉检测
机器视觉检测复杂的算法通常建立在其他更简单的算法之上。视觉检测
机器视觉检测与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以普遍应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。现代视觉理论和技术的发展，不只在于模拟人眼能完成的功能，更重要的是它能完成人眼所不能胜任的工作。在当今电子、光学和计算机等技术不断成熟和完善的基础上，视觉技术这个新兴技术门类也得到迅速发展。视觉检测
