​工业视觉定位的主要工作原理是基于图像处理和模式匹配算法，通过摄像机和图像处理软件等技术手段，对工业制造过程中的物体进行特征提取、匹配和定位。

首先，摄像机会捕捉目标物体的图像，并将其传输到计算机或图像处理系统中。这一过程中，摄像机的分辨率、镜头类型以及光源等因素都会影响图像的质量和清晰度，进而影响到后续的图像处理和分析。
接下来，计算机会对接收到的图像进行预处理。这包括去除图像中的噪声、增强对比度、调整亮度等操作，以优化图像质量，提高后续特征提取和匹配的准确性。

在预处理完成后，计算机会使用特定的算法来检测和分析图像中的目标物体特征。这些特征可能包括物体的轮廓、边缘、颜色、纹理等。通过提取这些特征信息，计算机可以识别出目标物体的位置和姿态。

然后，计算机会将提取出的特征与预先建立的特征库或模型进行匹配。这个特征库或模型可能包含了各种物体的特征信息，以及它们在空间中的位置和姿态。通过匹配算法，计算机可以找出与目标物体相似的特征，并确定其相对位置。

根据匹配结果，计算机可以计算出目标物体在三维空间中的精确位置。这个位置信息可以用于指导机器人或自动化设备进行精确的操作，如抓取、装配、检测等。