视觉检测模型更新的常见挑战主要包括以下几点：
1. 数据冗余与算力限制：在实际视觉检测中，针对待检物体表面缺陷检测的过程中，往往会采集大量样品图像进行对比。视觉识别软件需要在海量图像中进行筛选，但软件算力有限，容易造成数据冗余，不能实时更新。
2. 环境与生产工艺影响：机器视觉检测系统相较于传统摄像机而言，信噪比更低。在受到环境、生产工艺的影响时，对微弱信号难以正确检测或对噪声不能准确区分。在视觉检测方案落地实施的过程中，需要构建稳定、可靠的检测平台，以屏蔽外部环境、光照、噪声等不良因素的影响。
3. 缺陷形态复杂：在机器视觉检测的过程中，最常用的是表面缺陷检测，但每个行业待检物体形象不一、背景复杂、缺陷形态繁多。没有通用的视觉检测方案，也没有标准图像作为参考。这导致在实际的视觉检测项目中，需要针对每款产品进行分类和打光实验，增加了视觉检测工作的难度。
4. 样品特征提取的不确定性：机器视觉检测系统采集图像进行特征识别，图像的采集对决定视觉识别软件的处理速度与精度至关重要。传统的视觉检测系统无法一次性自动提取图像中有用特征信息，如何提升参考模板的精度，降低特征提取的复杂性与不确定性仍是值得进一步研究的问题。
5. 光源与成像问题：在机器视觉中，优质的成像是第一步。由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像成为机器视觉检测要攻克的难关之一。
6. 重噪音与低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别很多时候较难，这也是许多场景始终存在一定误检率的原因。尽管成像和边缘特征提取技术在不断发展，但这一问题仍然是一个挑战。
7. 对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们是否发生。经常遇到的情况是，许多明显的缺陷因为之前没有发生过或发生的模式过分多样而被漏检。这方面的“智慧”目前还较难突破。
视觉检测模型更新面临着多方面的挑战，需要不断研究和创新来克服这些难题。
