机器视觉技术是一种集成了光学、机械、电子、计算机软硬件等多种技术的综合性学科，它的核心目的是用机器替代人眼进行测量和判断。以下是机器视觉技术发展历程的几个关键阶段：
初级视觉理论
早期的机器视觉研究主要集中在初级视觉理论，这涉及到如何从二维光强度阵列恢复三维可见表面的物理性质。这个阶段的研究重点包括边缘检测、立体匹配、由运动恢复结构等方法。由于三维物体投影成二维图像过程中会丢失大量信息，因此加强对初级视觉过程及其约束条件的研究变得尤为重要。
主动视觉理论
随着技术的发展，主动视觉理论开始受到关注。主动视觉指的是观察者以确定或不定方式运动跟踪目标、感知对象的技术方法。在这个过程中，观察者和目标物体可能同时运动，观察者的运动为研究目标的形状、距离和运动提供了额外条件。重要研究方向包括目标跟踪和导弹拦截等。
视觉信息融合
为了突破单一视觉信息获取的局限性，视觉信息融合的概念应运而生。这种方法旨在将多种视觉信息相互融合，以便在理想环境下获取静止和瞬间的视觉信息，从而更好地认识复杂客观世界。主要研究领域包括图像信息融合。
三维场景重建
三维场景重建是机器视觉技术中的一个重要领域，它致力于恢复景物表面的完整信息，包括可见与不可见部分。虽然目前的技术只能提供物体可见轮廓以内的三维信息，但研究人员正努力解决这一复杂但急待解决的理论难题。
算法性能评价
随着机器视觉技术的实际应用日益增多，算法和系统方法性能质量的刻化和评价变得至关重要。在实际应用中，效率和性能是决定算法和系统能否走出实验室的关键因素。
视觉并行计算
为了实现视觉的实时计算，视觉并行计算成为研究热点。这一领域的趋势是在更大的结构中采用更小的处理单元，发展方向是由基本逻辑运算处理单元组成庞大的处理网络系统。
通用视觉信息系统
最终的目标是建立能够完成各种视觉任务的通用视觉信息系统，类似于人类视觉系统的功能。这涉及到建立专用视觉系统平台，并逐步发展到完善的通用视觉系统，如视觉平台和高度智能化的视觉机器人等。
当前发展阶段
在当前阶段，机器视觉技术已经广泛应用于制造业、医疗领域、安全监控和自动驾驶等多个领域。深度学习技术的应用极大地提高了机器视觉系统的识别和分类准确性。3D视觉技术和传感器技术的进步也为机器视觉的应用提供了更坚实的基础。
机器视觉技术定义
机器视觉技术是指利用计算机和图像处理技术来模拟人类视觉系统，从而实现对物体的识别、检测和分析。一个典型的机器视觉系统包括光源、镜头、相机（CCD或COMS相机）、图像采集卡、图像处理软件等组件。
机器视觉技术经历了从基础理论研究到实际应用的多个发展阶段，目前正处于快速发展和广泛应用的时期。
