机器视觉是一种综合性的技术，它允许计算机和机器从视觉数据中获取和处理信息，从而模仿人类的视觉能力。这项技术结合了图像处理、机械工程、控制理论、光学、传感器技术和计算机软硬件，使机器能够“看到”并理解它们的环境或特定的对象。

机器视觉系统的基本操作流程如下：

1. 图像采集：使用相机（如CCD或CMOS相机）捕捉目标的图像。

2. 图像处理：将图像信号转化为数字格式，并进行各种图像处理算法，如过滤、增强、分割等，以突出或消除某些特征。

3. 特征提取：从处理后的图像中识别出关键的视觉特征，如边缘、形状、颜色、纹理等。

4. 分析与决策：基于提取的特征，使用算法进行分析和识别，以确定物体的身份、位置、方向等。

5. 控制与执行：根据分析结果，机器视觉系统会控制机械设备，如机械臂或传送带，执行相应的动作，如抓取、放置、分拣、检测等。

机器视觉在多个行业中有着广泛的应用，例如：

- 制造业：质量控制、装配指导、缺陷检测、零件分类。

- 医疗：细胞分析、病理切片分析、内窥镜检查。

- 农业：作物健康监测、果实成熟度评估、自动收割。

- 安全与监控：人脸识别、行为分析、入侵检测。

- 零售与物流：库存管理、包装检验、条形码读取。

随着技术的进步，尤其是深度学习和人工智能的发展，机器视觉系统正变得越来越智能，能够在复杂的环境中执行更精细和高级的视觉任务。