视觉检测系统中噪声处理的常见挑战主要包括以下几个方面：
1. 混合噪声的存在：混合噪声指的是图像或视频中同时存在多种类型的干扰，如高斯噪声、椒盐噪声或背景复杂性等。这些噪声可能会严重影响系统对目标的准确检测和识别能力，需要采用复杂的算法和技术进行处理。
2. 光源与成像问题：在机器视觉中，优质的成像是第一步。不同材料物体表面的反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，从而增加噪声处理的难度。特别是在处理玻璃、反光表面的划痕检测等任务时，成像问题尤为突出。
3. 重噪音环境下的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别往往较为困难，这可能导致误检率的增加。虽然通过成像和边缘特征提取技术的快速发展，已经在不断取得突破，但仍然是视觉检测系统中噪声处理的一个重要挑战。
4. 非预期缺陷的识别：在实际应用中，机器视觉系统往往被用于识别一些具体的缺陷模式。许多明显的缺陷可能因为之前没有发生过或发生的模式过分多样而被漏检。这种对非预期缺陷的识别能力是目前机器视觉系统较难突破的一个方面。
5. 传感器性能限制：传感器的性能直接影响到输入数据的质量，从而影响后续的图像处理和分析过程。虽然现代传感器技术不断进步，能够在低光照条件下减少噪声，提高图像的信噪比，但传感器的分辨率、动态范围等性能限制仍然是噪声处理中的一个挑战。
视觉检测系统中噪声处理的常见挑战包括混合噪声的存在、光源与成像问题、重噪音环境下的特征提取、非预期缺陷的识别以及传感器性能限制等多个方面。
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