​自动化视觉检测工作的原理主要是模拟人类视觉系统的功能，通过计算机技术和图像处理技术实现对目标的识别、检测和定位。具体来说，其原理可以分为以下几个关键步骤：

①图像获取：

利用摄像头或其他图像采集设备获取待检测物体的图像信息，并将其转化为数字信号，以便于后续的计算机处理。
②图像处理：

对采集到的图像进行预处理，以消除噪声和干扰，增强图像的对比度和清晰度，提高图像的质量。然后，通过特征提取技术从图像中提取出目标的关键特征信息，如轮廓特征、颜色特征、纹理特征、形状特征等。

③目标识别与检测：

将提取出的目标特征信息与预设的标准值或模板进行比对和匹配，以判断目标是否合格或是否存在缺陷。这个过程可以通过各种算法实现，如基于模板的匹配、形状匹配、统计模型、机器学习等。其中，机器学习方法包括传统的分类器如支持向量机、朴素贝叶斯等，以及深度学习方法如卷积神经网络、循环神经网络等。

④结果输出：

将处理结果输出到控制系统中，实现对产品的自动分类、筛选和检测。如果检测结果显示物体合格，流水线会继续运行；若检测到缺陷或不合格品，系统则会触发报警机制，并可能通过机械臂等设备将不合格品剔除，以确保生产线的正常运行和产品质量的稳定。