视觉检测在城市建设管理中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，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，没有标准图像作为参考，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，提升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，对图像的采集决定视觉识别软件的处理速度与精度。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. 视角多样性与变形：
物体检测面临的一个困难是从不同的角度看一个物体可能看起来完全不同，以及物体可能变形和改变其形状，这为目标检测提供了额外的复杂性。
6. 遮挡与光照条件：
有时物体会被其他东西遮挡住，使得人们很难辨认这些物体的标志。照明对物体的定义有很大的影响，相同的物体会因光照条件的不同而看起来不同，这些因素都会影响检测器定义目标的能力。
7. 杂乱或有纹理的背景：
需要识别的物体可能会融入背景中，使其难以识别。例如，在识别某些物品时，背景中的其他物品可能会造成干扰，导致目标检测器遇到检测问题。
视觉检测在城市建设管理中面临着多方面的挑战，需要不断的研究和改进以克服这些难题。
