​机器视觉检测是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。它结合了人类视觉的抽象能力和高智能化与计算机的可重复性、快速性，从而实现对被测目标的快速、准确检测。

机器视觉检测的主要基本原理是模拟人类视觉系统，通过计算机算法和图像处理技术来处理和分析图像，从而实现对目标的识别、检测和定位。这个过程主要涵盖了以下几个关键步骤：
首先，图像采集是机器视觉检测的di一步。它利用摄像头、扫描仪等设备获取待检测物体或场景的图像，并将其转化为计算机可以处理的数字信号。这些数字信号不仅包含像素信息，还可能包括颜色、亮度等附加信息。

接着，对采集到的图像进行预处理。预处理的目的主要是提高图像质量，减少噪声和干扰，增强图像的对比度和清晰度，以便后续的特征提取和识别。预处理的方法可能包括去噪、滤波、对比度增强等。

然后，进行特征提取。特征提取是机器视觉检测中的关键环节，它涉及从图像中抽取出有用的信息或特征，如边缘、纹理、颜色等。这些特征对于后续的识别和匹配至关重要。

通过特征匹配和决策输出，实现目标的识别和定位。在这一步中，系统会将提取出的特征与预设的模板或规则进行比对，如果匹配成功，则输出相应的识别结果或执行相应的操作。

值得注意的是，机器视觉检测技术的发展和应用，与深度学习等人工智能技术的结合越来越紧密。深度学习算法可以帮助机器视觉系统更准确地识别和理解图像，进一步提高检测的准确性和效率。