事实上，现如今的机器视觉的外观缺陷检测将是未来研发的主要方向。目前，基于机器视觉的外观检测的理论研究和实际应用取得了令人满意的成果，但仍存在以下主要问题和困难：
首先，因为环境、光照、由于生产过程和噪声等因素的影响，检测系统的信噪比普遍较低，弱信号难以检测或无法有效区分噪声。需要解决的问题之一是如何建立稳定性、可靠、强大的检测系统，以适应光照、噪声等不利外部环境的变化。
1.由于测试对象的多样性、表面缺陷的多样性、形式的多样性和复杂的背景，许多缺陷类型的机制与外部表现之间的关系不清楚，导致缺陷描述不足，缺陷特征提取效率低，缺陷目标难以分割;同时，很难找到“标准”图像作为参考，使以检测和分类缺陷，需要提高识别率。
2.机器视觉外观缺陷检测，特别是在线检测，数据量大、信息冗余多、特征空间维数高。同时，考虑到真实机器视觉所面临的对象和问题的多样性，从海量数据中提取有限缺陷信息的算法能力不足，实时性不高。
3.虽然人工智能理论与机器视觉外观检测密切相关，但如何模拟人脑的信息处理功能，构建智能机器视觉系统，理论上需要进一步研究。如何更好地理解和指导基于生物视觉的机器视觉检测也是研究人员的难点之一。
4.从机器视觉外观检测的准确性来看，虽然一系列优秀的算法不断出现，但实际应用的准确性与实际应用的需要仍存在一定的差距。如何解决准确识别和模糊特征.实时性与准确性之间的矛盾仍然是一个难点。
有了计算机技术、信息技术、电子技术、随着传感器技术和仿生技术的发展，机器视觉检测方法也将迅速发展。.市场需求等因素决定了机器视觉外观缺陷检测的发展趋势：首先，Marr理论在计算机视觉中起着重要的作用，其核心是将视觉理解为三维重建的过程。然而，从三维场景到二维图像是多对一映射，深度信息在映射过程中丢失;灰度是场景的唯一测量值，如照明、材质属性、方向和距离;噪声;.随着环境等因素的干扰，图像会发生畸变。因此，有必要研究新的视觉检测理论和方法，如发展主动视觉，提高视觉系统的智能学习能力。
5.受生物视觉的启发，吸收心理学、生物视觉在生理学等学科的新研究成果为基于生物视觉机制的视觉检测提供了新的研究思路，模仿生物视觉的多尺度.多层次的视觉特征，结合视觉任务，引入先验先进知识的指导，整合机器视觉、机器听觉、机器嗅觉、突破单一视觉信息的限制也将成为机器视觉检测的发展方向之一。
6.研究更强大的图像处理和分析算法，提高图像处理的有效性和执行效率，降低算法的复杂性，提高识别的准确性。在线检测系统中，我们应该特别注意实时性。视觉本身就是内在的平行性。因此，我们也应该从理论学习、算法和技术研究可视化并行计算，以提高可视化计算的速度。同时，进一步研究了算法性能的评价方法，以科学、准确地表征和评价算法的效率和性能。
7.研究了完整的三维场景重建方法。现有的三维场景重建理论和算法基本上局限于目标可见部分的重建。如果使用马尔视觉计算理论，它主要停留在2.5维表达式中，只提供物体可见轮廓中的三维信息。如何恢复物体完整表面的信息，包括物体表面的不可见部分，是一个复杂但迫切需要解决的问题。
8.未来的发展趋势是采用统一开放的标准，建立标准化、集成化、通用解决方案，进一步统一标准化和个性化，开发高可靠性、可维护性好、易于持续改进和升级、网络化、自动化和智能化的机器视觉系统。综上所述，机器视觉系统的研究和应用涵盖了工业领域、农业、医药、军事、交通安全等国民经济领域。基于机器视觉的产品表面质量检测越来越受到现代自动化生产的重视和应用。
图像处理和分析算法是机器视觉外观缺陷检测系统的重要组成部分。通常的过程包括图像预处理.分割目标区域.特征提取和选择.缺陷识别和分类。每个处理过程中都有大量的算法。这些算法各有优缺点和适应性。如何提高算法的准确性、执行效率、实时性和鲁棒性一直是研究者的方向。
机器视觉外观缺陷检测是一个复杂的问题，涉及多个学科和理论。机器视觉是对人类视觉的模拟，但人类视觉机制尚不清楚。虽然每个正常人都是“视觉专家”但很难用电脑来表达他的视觉过程。因此，机器外观检测系统的建设需要通过对生物视觉机制的研究进一步完善，使检测进一步自动化、智能化方向发展。
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