Blob检测：根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。Blob分析（BlobAnalysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化（BinaryThresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，极大提高处理速度。工业机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度。四川AI机器视觉设备
机器视觉检测未来的发展趋势有以下几个方向：
1、光源与成像：机器视觉中优良的成像是第1步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第1个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，比较多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。
2、重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别比较多时候较难，这也是比较多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。
3、对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。
4、嵌入式解决方案发展迅猛，智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大。模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期。 辽宁工业控制机器视觉设备机器视觉的特点：具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能。
机器视觉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，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极小二乘法匹配之类的数值计算程序。
多目视觉系统。多目视觉系统采用三个或三个以上摄像机，三目视觉系统居多，主要用来解决又目立体视觉系统中匹配多义性的问题，提高匹配精度。多目视觉系统极早由莫拉维克研究，他为"StanfordCart"研制的视觉导航系统采用单个摄像机的“滑动。立体视觉”来实现，雅西达提出了三目立体视觉系统解决对应点匹配的问题，真正突破了《目立体视觉系统的局限，并指出以边界点作为匹配特征的三目视觉系统中，其三元的配的准确率比较高，艾雅湜提出了用多边形近似宕的边界点段作为特征的三目匹配算法，并用到移动机器人中，取得了较好的效果。视机器视觉产品可以测量各种尺寸的零件。
智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势，智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网，电话和PDA推动了更快、更便宜的精简指令集计算机(RISC)的发展，这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能。同样，现场可编程门列阵(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能，并为PC机嵌入了处理器和高性能桢采集器，智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA，DSP和微处理器则会更具有智能性。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统普遍地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。山西多显机器视觉生产厂家
机器视觉定位是一项综合技术。四川AI机器视觉设备
全景视觉系统是具有较大水平视场的多方向成像系统，突出的优点是有较大的视场，可以达到360度，这是其他常规镜头无法比拟的，全景视觉系统可以通过图像拼的方法或者通过折反射光学元件实现。图像拼接的方法使用单个或多个相机旋转，对场景进行大角度扫描，获取不同方向上连续的多帧图像，再用拼接技术得到全景图。折反射全景视觉系统由CCD摄像机、折反射光学元件等组成，利用反射镜成像原理，可以观察360度场景，成像速度快，能达到实时要求，具有十分重要的应用前景，可以应用在机器人导航中。全景视觉系统本质上也是一种单目视觉系统，也无法得到场景的深度信息。四川AI机器视觉设备
