机器视觉是一种技术，它允许计算机和机器“看”并解释世界，就像人类的眼睛和大脑一样。具体来说，机器视觉使用摄像头或其他图像传感器来捕获图像，然后通过软件算法对这些图像进行处理和分析，以提取有用的信息。这些信息可以用于做出决策或控制机器的行为。

机器视觉系统通常包括以下几个关键组成部分：

1. 图像采集：使用相机或传感器捕获图像或视频流。

2. 图像处理：对采集的图像进行预处理，如调整对比度、滤波、增强等，以便更容易地识别特征。

3. 特征提取：从图像中识别和隔离重要的元素或细节，如边缘、形状、纹理等。

4. 模式识别：通过比较已知模式或模板，识别图像中的对象或特征。

5. 决策制定：基于提取的信息，系统决定如何响应或采取行动。

6. 输出或执行：可能包括控制机械臂的动作、分类产品、检测缺陷或提供数据分析报告。

机器视觉的应用极其广泛，包括但不限于：

- 工业制造：质量控制、零件组装、机器人引导。

- 医疗健康：病理学图像分析、辅助手术、疾病诊断。

- 安全监控：面部识别、行为分析、入侵检测。

- 自动驾驶汽车：障碍物检测、道路标志识别、行人检测。

- 零售业：库存管理、顾客行为分析。

- 农业：作物监测、病虫害检测、收获自动化。

随着计算机硬件性能的提升和深度学习等先进算法的发展，机器视觉技术正在变得越来越强大和普及。