1、国内外的研究现状

20世纪70年代，英国学者David Marr第一次发表了视觉计算理论，这个理论完善了视觉研巧体系，从而，视觉计算理论作为计算机视的平台，为视觉理论发展创建了统一的结构框架。在整个机器视觉的发展过程中，统共有着三个相当显著的标志点，第一个则是机器视觉最开始的应用实践是来自于机器人的研制，这也就是说，机器视觉技术最开始是在机器人的研究和升级中不断发展起来的：第二个标致点是在20世纪70年代CCD图像传感器的发明出现，通过使用CCD的摄像机来替代之前的硅靶摄像是整个机器视觉发展历程中一个极其重要的转折点：第三个重要的标志点则是自20世纪80年代以来CPU、DSP等等许多图像处理以及硬件技术的高速进步，这一切的一切都为机器视觉的飞速发展提供了一个全新的更高水平的基础条件。而机器视觉技术也在到20世纪80年代之后变成一个相当炙手可热的研究课题，也逐渐走过了从最开始实验室到如今现实应用的最初级阶段。总而言之地说，它从一个相对简易的二值图像处理发展到如今的高分辨率多灰度图像处理甚至于到最高级的彩色图像处理，从简单的二维信息处理方式逐渐到三维视觉的算法和模型研究都获得了极大程度上的发展。而此时机器的视觉技术也渐渐成为了比较先进的检测技术，并开始虚拟现实、工业产品检测、在自动化装配、视觉导航乃至无人驾驶等全新的领域崭露了头角，同时在许许多多的有关于智能检测控制系统的行业中获得了飞速的推广以及实际应用。在机器视觉检测在工业表面质量检测领域的最近一些研究中，Lin  Hd有使用视觉检测技术系统地研发了集成电路、LED的发光器件表面、LCD显示屏的表面缺陷自动检测的方法以及整套系统的实现。而Tsai DM在频域下则是利用神经网络，通过研究对于零件表面的粗糙度的评估方法，对木材、纺织品以及TFT－LCD显示屏的表面缺陷检测方法进行了极为深入研究，并在这之后提出了方向性纹理以及统计纹理特性，和使用小波重构、ICA、Gabor滤波器及神经网络的缺陷检测方法。而Rohrmus D.r则是提出了基于几何纹理特性的织物表面缺陷的检测以及分类。同时食品工业也同样是机器视觉表面检测方法所实际应用的十分重要的领域，Brosman T系统地综述了机器视觉在食品工业之中的应用、相关理论以及技术发展的前景，Alexios则是提出了一种对于水果表面缺陷检测和自动分级视觉检测的方法和一整套系统

  国内的机器视觉相较于发达国家则是晚了一些，但目前我国对于机器视觉技术（包括相机系统、光源、视觉软件等）开发方面也取得了一定成绩，河海大学的张学武等人利用CCD 视觉传感器获取被检金属表面的红外图像资料，得出了红外形

图像的特征与金属材料物体表面缺陷部分的灰度分布的改变较缓的特性，然后基于小波纹理特性统计分析的铜带表面缺陷视觉检测技术被提出，根据统计值判别图像中是否存在缺陷，对于微小缺陷的检测率可达 92.8%

   中国石油大学的谢静等人，在当前的红外热成像技术上，提出了一种基于形态学理论的红外热像分割方法，用于工件表面缺陷的自动检测，最终缺陷区域和形状得到准确地检测，并且可用于包含缺陷信息工件的红外检测与自动识别

2、激光三维扫描仪的发展

基于三角法的数学原理的线激光三维扫描技术便是利用线激光来扫描待测物体，从而获得它的表面各点的更加深度的信息，从而在计算机中重建该物体的表面三维的轮廓。而在这一整个过程中我们需要用到光学、电子学、图像技术等等多种复杂手段和多种多样的方法。这几年来，随着国内国外很多的科研机构和高校对该项技术的不断深化的研究，激光三维扫描测量装置的测量效率以及精度都有了极大的提升，渐渐成为了许许多多生产和测量领域的第一选择。国内外的许多优质企业都开发出了许许多多的新型的激光三维扫描产品，都能适用于不同的应用场合，以下我们就比较常见的几中激光三维扫描仪进行一些简单的介绍：