机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

　　近几十年来，视觉系统因其非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点，使机器视觉技术在农业、工业、医学等领域得到了广泛应用。只要是需要对物体进行识别、特征判断和检测，机器视觉就可以大展拳脚，将任务完成得又快又好。但是，不得不承认，机器视觉在实际应用中还是存在有不足。对于人眼来说，也许识别一个物体，理解周围的场景是一件很容易的事情，但是对于机器视觉来说，存在以下几个问题：

　　1、 一幅图像多重意义

　　当三维的图像被投影成为二维的图像，许多的信息就会丢失，也许两张相同的二维图像是由两个完全不同的三维场景投影而成的。另外，同一物体，从不同的视觉角度拍摄，也会 产生不同的图像，机器分辨起来也会有很大的难度。

　　2、 环境因素的影响

　　周围的噪声，光的不稳定，物体的形状及颜色，摄像机与物体的相互位置的变化都会对图像有一定的影响。

　　3、 数据量比较大

　　不管是彩色图像还是灰色图像，其信息量都十分巨大，因此就需要很大的存储空间，这样就不容易实现快速处理。

　　4、 实时性问题

　　实时性主要分为硬实时和软实时。随着硬件的发展，硬实时问题已经有了比较好的解决方案 。

　　在软实时的问题上，主要是靠算法来解决，以提高图像的处理速度。但是这样的话，在复杂的工作现场，就会有准确性和鲁棒性下降的问题。因此就无法精确地得到物体的图像。

　　经过了几十年的发展，机器视觉已经日趋成熟。这大大地提高了机器自动化、智能化的水平，为社会带来了巨大的经济效益。虽然在解决图像的分辨、实时性等问题上还是有一定的困难，但是随着科技的发展，这些问题也会得到很好的解决。机器视觉在我国也算是新兴产业，越来越到的公司和科研机构开始研究机器视觉，机器视觉必然将成为我国的支柱产业。

　　以上就是关于机器视觉技术存在的问题内容介绍，您是否对机器视觉又有了新的认识，如果您想了解更多关于机器视觉的信息，欢迎关注我们TEO迪奥科技。