尽管有很多3D传感器和摄像机可供使用，例如激光三角测量，带有伪随机码型发生器的立体声传感器等，但是为了实现快速的系统开发，开发工具链有很大差距。例如，许多OEM当前使用开放式标准3D传感器，从头开始编写程序应用程序，或使用“封闭式”系统进行工具配置，这通常很昂贵。高速机载图像处理可能需要具有现场可编程门阵列（FPGA）的3D传感器，从而使非FPGA程序员可以在软件包中部署3D图像处理算法。另一个挑战是从人工智能和深度学习中获取信息的能力。大的挑战是区分作与实质。现实情况是“许多人工智能和深度学习算法有时太麻烦了。尽管视觉检测应用程序受益于深度学习算法，但是这些算法不能解决所有问题。与传统编程相比，当人们想达到99％以上的准确性所需的努力时，这一点尤其明显。尽管如此，这项技术确实占有一席之地，并将在未来几年继续发挥重要作用。
特征检测是很多视觉应用的前提，提取稳健性强、可分度高和运算复杂度低的特征计算机视觉领域从业者们孜孜不倦的追求。本文是清华大学2015年发表的一篇综述，综述了特征检测的发展脉络，保留边缘检测、角点检测和区域检测，内容翔实，参考价值极高，将分为上中下三部分转述。推荐指数☆☆☆☆☆一、引言视觉特征是指感兴趣的图像结构和原语，在机器视觉和图像处理领域非常重要。特征检测是指辨别图的图像原语，以便突出主要的视觉线索，是以像素强度为输入以图像结构特性为输出的低层次处理过程。视觉特征广泛应用于目标识别、图像提取、视觉跟踪、宽基线匹配等，尽管应用领域多种多样，但终目标是提取稳定性和效高的特征。计算机视觉的主要挑战是高层次概念和低层次视觉线索之间的语义隔阂，具有描述性和区分性的特征是填补该隔阂的重要手段，进而影响系统性能。尽管学者们在特征检测方面做了很多努力，但挑战仍然存在，主要由图像条件发散导致。一般来讲，特征提取的难度在于尺度变化、视角变化、光照变化和图像质量等，此外，在实时应用中需要考虑计算效率。本文综述了特征检测的新进展，主要动机是：（1）旨在呈现特征检测新的进展，尤其是基于机器学习的检测方法；（2）呈现了不同特征检测方法的关系，并指出了特征检测的发展趋势及未来的挑战。
视觉项目前期需求分析阶段，我们会得到一系列样品进行测试，那么，这些样品的测试，我们是***性的进行测试，这些样品是客户认为的缺陷，那么这些缺陷是有专人进行挑选的，那么我们在前期光学实验，进行打光测试，在实验室是可以得到较好的效果，但是一去现场调试，你会发现很多“工程问题”，那就是当前光学环境下成像会把很多OK产品误判成NG产品，或者是一些产品上带的油污或者其他影像视觉检测的外部原因，或者是当前产品上的前序工艺造成的不可避免的印记，但这些客户又不认为的缺陷的产品。NG吗，不是的，这是OK品这在前期需求评估方面，你是不知道会存在这种情况的，在实际运行中，就会出现这种问题，那么我们该如何解决呢？光学系这是靠谱的方式，改变光学系统，比如，某种缺陷，只在暗场照明（低角度）解决，另一种，只是用直射照明，比如同轴，90度光，在上面图中，如果使用漫射板环光，那么图像就是一坨黑色，但是使用同轴光，那么这个问题就可以很好地解决。
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