背景介紹
上世紀80年代初馬爾視覺計算理論提出後，學術界興起了“計算機視覺”的熱潮。人們想到的這種理論的一種直接套用就是給工業機器人賦予視覺能力，典型的系統就是所謂的“基於部件的系統”（parts-based system）。然而，10多年的研究，使人們認識到，儘管馬爾計算視覺理論非常優美，但“魯棒性”（Robustness）不夠，很難想人們預想的那樣在工業界得到廣泛套用。這樣，人們開始質疑這種理論的合理性，甚至提出了尖銳的批評。
對馬爾計算視覺理論提出批評最多的有二點：一是認為這種三維重建過程是“純粹自底向上的過程”（pure bottom-up process），缺乏高層反饋（top-down feedback）；二是“重建”缺乏“目的性和主動性”。由於不同的用途，要求重建的精度不同，而不考慮具體任務，僅僅“盲目地重建一個適合任何任務的三維模型”似乎不合理。
對馬爾視覺計算理論提出批評的代表性人物有：馬里蘭大學的 J. Y. Aloimonos;賓夕法尼亞大學的R. Bajcsy和密西根州立大學的A. K. Jaini。 Bajcsy 認為，視覺過程必然存在人與環境的互動，提出了主動視覺的概念（active vision）. Aloimonos認為視覺要有目的性，且在很多套用，不需要嚴格三維重建，提出了“目的和 定性視覺”（purpose and qualitative vision） 的概念。 Jain 認為應該重點強調套用，提出了“套用視覺”（ practicing vision）的概念。上世紀80年代末到90年代初，可以說是計算機視覺領域的“彷徨”階段。真有點“批評之聲不絕，視覺之路茫茫”之勢。
基於定性視覺分析裂紋
定性方法是用文字語言描述，主要憑分析者的直覺、經驗，憑分析對象過去和當前的延續狀況及最新信息資料，對分析對象的性質、特點和發展變化規律做出判斷。分析樣本，裂紋狀缺陷的定性視覺特徵主要包括：
(1)表現為細長線條；
(2)線條長度不確定：
(3)線條寬度不確定，但相對於長度值小得多；
(4)生長的方向不確定，但大致朝一個大方向生長；
圖1(5)缺陷的灰度變化不定 ，但線上條寬度方向其中部灰度高於邊緣；
(6)缺陷灰度高於所在區域的背景灰度；
(7)缺陷與背景灰度差很小：
(8)缺陷與背景存在灰度過渡區域。
裂紋缺陷的語義提取模犁如圖1所示。第1步，先將上述定性視覺特徵映射到中層對象語義，對裂紋缺陷包含的語義進行檢測。第2步，將中層語義映射到高級語義，對整個圖像樣本進行理解和判斷。
