機器視覺工業檢測技術在不斷發展的過程中，面臨一些挑戰和難題，在復雜的工業環境中，如光線變化、振動、灰塵等干擾因素會影響圖像質量和系統穩定性，導致檢測準確性下降。

工業生產中需要處理大量圖像和視頻數據，要求系統能夠高效處理大規模數據，并在短時間內做出準確的決策。不同工件、產品的形狀、顏色、紋理等特征各異，需要系統具備良好的通用性和適應性，能夠適應不同情況下的檢測需求。

機器視覺算法需要具備高精度和魯棒性，能夠準確識別不同對象、表面缺陷、形狀變化等，避免誤判和漏檢。確保相機、光源、鏡頭等設備之間的精確校準和標定，以保證測量結果的準確性和一致性。

某些應用場景要求機器視覺檢測系統能夠實時監測和響應異常情況，需要保證系統的實時性和高效性。部署和維護機器視覺系統需要投入大量成本，包括硬件、軟件、培訓等方面，對于一些中小型企業而言可能難以承擔。

處理大量圖像和視頻數據可能涉及隱私和安全問題，需要確保數據的安全存儲和傳輸，避免泄露和濫用。

克服這些挑戰需要不斷推進機器視覺技術的研究和發展，提高系統的穩定性、準確性和適應性，滿足工業生產中對高效、精準檢測的需求。

審核編輯 黃宇