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与CCD检测设备视觉表面检测密切相关的人工智能理论虽然得到了很大的发展，但如何模拟人类大脑的信息处理功能去构建智能CCD检测设备视觉系统还需要理论上的进一步研究，如何更好的基于生物视觉认识、指导CCD检测设备视觉得检测也是研究人员的难点。
CCD检测设备视觉表面缺陷检测，特别是在线检测，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到CCD检测设备视觉面对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。
CCD检测设备由于检测对象多样、表面缺陷种类繁多、形态多样、复杂背景，对于众多缺陷类型产生的机理以及其外在表现形式之间的关系尚不明确，致使对缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目标分割困难；同时，很难找到“标准”图像作为参照，这给缺陷的检测和分类带来困难，造成识别率尚有待提高。
从生物视觉得到启发，吸收来自心理学、生理学等其他学科中生物视觉的研究成果，基于生物视觉机制为视觉检测提供研究新思路，模仿生物视觉多尺度、层次性的视觉特点，结合视觉任务，引入先验知识的指导，同时将CCD检测设备视觉、CCD检测设备听觉、CCD检测设备嗅觉、CCD检测设备触觉等多信息相互融合，突破单一视觉信息的局限性，也将成为CCD检测设备视觉检测的发展方向。