​机器视觉技术是一门涉及人工智能、图像处理、光学、机械等多个领域的交叉学科技术，它赋予机器 “看” 的能力，以下是详细介绍：
图像获取：通过光学成像系统（如工业相机、镜头等）来获取目标物体的图像。工业相机的类型多样，包括面阵相机和线阵相机。面阵相机可以一次性获取整个目标平面的图像，适用于拍摄静止物体或运动速度较慢的物体；线阵相机则是逐行扫描获取图像，常用于检测高速运动的物体，如在生产线上快速移动的产品。镜头的选择也至关重要，它决定了成像的视野、焦距、景深等参数。根据不同的应用场景，如近距离高精度检测需要选择短焦距、小视野的镜头，而远距离大范围监测则需要长焦距、大视野的镜头。
图像处理：获取的图像可能包含噪声、模糊或者其他干扰因素，需要通过一系列的图像处理算法进行改善。首先是图像预处理，包括灰度化（将彩色图像转换为黑白图像）、滤波（去除噪声，如高斯滤波、中值滤波等）和增强（提高图像的对比度、亮度等）。然后是图像分割，这是将目标物体从背景中分离出来的关键步骤，常用的方法有阈值分割（根据像素灰度值的差异进行分割）、边缘检测（通过检测图像中的边缘来确定目标物体的轮廓，如 Sobel 算子、Canny 算子等）和基于区域的分割（根据物体的颜色、纹理等区域特征进行分割）。
特征提取与分析：从经过处理后的图像中提取目标物体的特征，这些特征可以是几何特征（如物体的形状、尺寸、位置等）、纹理特征（如物体表面的纹理模式）或颜色特征。例如，在工业零件检测中，可以提取零件的边缘长度、圆形度等几何特征来判断零件是否合格；在农产品品质检测中，可以通过分析水果表面的颜色和纹理来判断其成熟度和是否有损伤。分析这些特征的方法包括统计分析（如计算特征的均值、方差等统计量）、模板匹配（将提取的特征与预先定义的标准模板进行匹配）和机器学习方法（如利用分类算法判断目标物体所属的类别）。
决策与控制：根据特征提取和分析的结果做出决策，如判断产品是否合格、目标物体是否处于正确的位置等。如果检测到异常情况，机器视觉系统可以通过与其他设备（如机器人、自动化生产线）进行通信，触发相应的控制动作。例如，在自动化装配线上，当机器视觉系统检测到零件装配位置错误时，可以控制机器人重新调整零件的位置。