視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中的圖像分割技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 邊緣檢測(cè)分割：這是一種常用的圖像分割技術(shù)，通過(guò)檢測(cè)圖像中的邊緣來(lái)劃分圖像區(qū)域。例如，Canny邊緣檢測(cè)算子就是這種方法的一個(gè)典型代表。

2. 基于閾值的分割：閾值分割方法提出較早，它通過(guò)設(shè)定一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像的像素分為前景和背景。這種方法包括全局閾值、局部閾值、動(dòng)態(tài)閾值等多種形式。其中，Otsu’s方法是一種常用的全局閾值分割技術(shù)，它通過(guò)計(jì)算類間方差來(lái)選取最佳閾值。

3. 區(qū)域生長(zhǎng)分割：這種方法從一組種子點(diǎn)開(kāi)始，逐步增長(zhǎng)區(qū)域，直到滿足一定的相似性條件。

4. 區(qū)域分裂與合并分割：通過(guò)分裂和合并區(qū)域來(lái)分割圖像，例如基于區(qū)域的分裂合并算法。

5. 基于聚類的分割：如K-means、層次聚類等方法，通過(guò)聚類算法將圖像像素分為不同的類別，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割。

6. 深度學(xué)習(xí)方法：近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)方法在圖像分割領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、U-Net等，這些方法通過(guò)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，并實(shí)現(xiàn)高精度的圖像分割。

還有水平集方法、基于圖的分割、基于模型的分割、多尺度分析分割、頻域分析分割、小波變換分割、形態(tài)學(xué)分割等多種圖像分割技術(shù)。這些技術(shù)各有特點(diǎn)，可以根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求選擇合適的方法進(jìn)行圖像分割。