智能視覺檢測(cè)中的圖像分割技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 閾值分割法：這是一種基于像素的圖像分割方法，通過設(shè)置一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像中的像素分為不同的類別。閾值分割法可以分為全局閾值分割和局部閾值分割兩種。全局閾值分割將整個(gè)圖像的像素值與一個(gè)固定的閾值進(jìn)行比較，而局部閾值分割則是針對(duì)圖像中的不同區(qū)域設(shè)置不同的閾值進(jìn)行分割。常用的閾值確定方法有最大類間方差法（Otsu方法）和迭代法等。

2. 邊緣檢測(cè)法：這是一種基于圖像邊緣信息的分割方法，通過檢測(cè)圖像中的邊緣來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物體與背景的分離。邊緣檢測(cè)法可以分為一階邊緣檢測(cè)和二階邊緣檢測(cè)兩種。一階邊緣檢測(cè)是通過計(jì)算圖像的一階導(dǎo)數(shù)（即梯度）來檢測(cè)邊緣，而二階邊緣檢測(cè)則是通過計(jì)算圖像的二階導(dǎo)數(shù)（即拉普拉斯算子）來檢測(cè)邊緣。

3. 區(qū)域生長(zhǎng)法：這是一種基于圖像局部特性的分割方法，從一組種子點(diǎn)開始，逐步將相鄰的像素點(diǎn)合并到種子點(diǎn)所在的區(qū)域中，直到滿足一定的終止條件。區(qū)域生長(zhǎng)法的關(guān)鍵在于如何選擇種子點(diǎn)、定義相似性準(zhǔn)則和確定終止條件。

4. 聚類分析法：這是一種基于圖像像素特征的分割方法，將圖像中的像素點(diǎn)按照一定的相似性準(zhǔn)則進(jìn)行分組，從而實(shí)現(xiàn)圖像的分割。聚類分析法可以根據(jù)像素的顏色、亮度、紋理等特征進(jìn)行聚類。

5. 基于特定理論的分割方法：隨著科技的發(fā)展，還出現(xiàn)了一些基于特定理論的圖像分割方法，如數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、小波變換法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、遺傳算法、基于模糊理論的算法等。這些方法都是根據(jù)特定的理論進(jìn)行圖像分割，具有各自的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。

智能視覺檢測(cè)中的圖像分割技術(shù)多種多樣，每種技術(shù)都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和適用場(chǎng)景。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的檢測(cè)需求和圖像特點(diǎn)選擇合適的分割方法。