视觉常用的目标识别方法主要有三种：Blob分析法、模板匹配法、深度学习法。1. Blob分析法Blob分析是对图像中相同像素的连通域进行分析，将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。应用场景：Blob分析适用于背景单一，前景缺陷不区分类别，识别精度要求不高的场景。例如，在玻璃生产线上检测瑕疵，如凸起的小泡、黑斑、裂缝等。工作原理：Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并计算出目标的特征和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中，不是对单个像素逐一分析，而是对图像的行进行操作，使用游程长度编码（RLE）来表示相邻的目标范围，从而提高处理速度。局限性：Blob分析并不适用于低对比度图像、必要的图像特征不能用2个灰度级描述以及按照模版检测（图形检测需求）的图像。2. 模板匹配法模板匹配是图像处理中最基本、最常用的匹配方法，用于研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物。应用场景：模板匹配适用于图像或模板不发生变化的场景，如固定位置的物体识别。工作原理：模板匹配通过比较模板图像和待检测图像之间的相似度来识别目标。然而，一旦图像或模板发生变化，如旋转、修改某几个像素、图像翻转等操作之后，就无法进行匹配，这是该算法的弊端。局限性：模板匹配法对图像的变化非常敏感，因此在实际应用中受到较大限制。3. 深度学习法深度学习的应用使目标检测的精度和速度都获得了显著改善。卷积神经网络（CNN）不仅能够提取更高层、表达能力更好的特征，还能在同一个模型中完成对于特征的提取、选择和分类。应用场景：深度学习法适用于不同场景中形状、大小、纹理等不一的目标识别，如自动驾驶中的车辆和行人检测、工业生产线上的缺陷检测等。工作原理：深度学习法通过训练神经网络来自动学习目标的合适特征表示。主要有两类主流的算法：一类是基于分类的R-CNN系列两阶目标检测算法，另一类是将目标检测转换为回归问题的一阶目标检测算法。两阶算法中，先利用CNN骨干提取特征，然后找出候选区域，最后滑动窗口确定目标类别与位置。优势：深度学习法无需太多的专业的特征设计知识，能够识别不同场景中的目标，并且随着数据集的增大，检测的精度也会进一步提高。综上所述，Blob分析法、模板匹配法和深度学习法各有优缺点，应根据具体应用场景和需求选择合适的目标识别方法。