机器视觉技术是一项融合了图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术等多领域的综合技术。其目标是使机器具备类似人眼的视觉感知和判断能力，以提高生产的自动化、智能化水平。

机器视觉技术的基本工作流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、图像分割和目标识别等步骤。具体来说，首先通过相机或摄像机等设备获取目标物体的图像，然后对图像进行预处理以提高图像质量，接着从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、颜色、纹理等，最后根据这些特征对目标物体进行识别、测量、定位等操作。

机器视觉技术的应用范围非常广泛，主要包括以下几个方面：

工业检测：机器视觉技术在工业中得到了广泛应用，如产品外形和表面缺陷检测、木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。机器视觉技术具有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出优点，能够大大提高生产效率和产品质量。

医学诊断：在医学领域，机器视觉技术主要用于医学辅助诊断。通过采集核磁共振、超声波、激光、X射线、γ射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，帮助医生快速诊断人体病源大小、形状和异常，从而进行有效治疗。

交通监控：在交通监控领域，机器视觉技术被用于识别违章、逆行等车牌，并自动进行存贮和记录，以便工作人员查看。

桥梁检测：基于机器视觉的检测方法可以利用CCD摄像机获取桥梁表观图片，然后运用计算机处理后自动识别出裂缝图像，并进行裂缝参数的计算，具有便捷、直观、精确、非接触、再现性好、适应性强、灵活性高、成本低廉的优点。

此外，机器视觉技术还在安防监控、智能机器人、自动驾驶汽车等领域发挥着重要作用。随着技术的不断发展，机器视觉技术将在更多领域得到应用，为人们的生活和工作带来更多便利和效率提升。