机器视觉实现目标检测的过程通常涉及以下几个关键步骤：

1. 图像采集：首先，通过摄像头或其他图像采集设备获取待检测场景的图像或视频序列。

2. 预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强、缩放等操作，以提高后续处理的准确性和效率。

3. 特征提取：从预处理后的图像中提取有用的特征，如边缘、角点、纹理等。这些特征可以帮助区分目标物体和背景。

4. 目标定位：利用提取的特征，通过特定的算法（如滑动窗口、选择性搜索等）在图像中定位可能包含目标的区域。

5. 分类与识别：对定位到的区域进行分类和识别，确定它们是否包含感兴趣的目标物体，并识别其类别。

6. 后处理：对检测结果进行后处理，如非极大值抑制（NMS）等，以消除重叠的检测框，提高检测结果的准确性。

7. 结果输出：将最终的检测结果输出，通常包括目标物体的位置、类别和置信度等信息。

为实现高效的目标检测，研究人员提出了多种算法和框架，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD等。这些方法在不同程度上优化了上述步骤，提高了目标检测的速度和准确性。

以下是一些关键技术和方法：

- 深度学习：近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著成果。卷积神经网络（CNN）在特征提取和分类任务中表现出强大的能力，成为目标检测算法的核心组件。

- 区域提议网络（RPN）：RPN是一种用于生成目标候选区域的网络结构，可以与CNN结合使用，提高目标检测的速度和准确性。

- Anchor：Anchor是一种预先定义的参考框，用于生成目标候选区域。通过在不同的尺度、长宽比和位置上生成多个Anchor，可以提高目标检测的鲁棒性。

- 非极大值抑制（NMS）：NMS是一种用于消除重叠检测框的方法，通过保留置信度高的检测框，删除与其重叠度较高的其他检测框。

总之，机器视觉实现目标检测的过程涉及图像采集、预处理、特征提取、目标定位、分类与识别、后处理和结果输出等步骤。深度学习技术、区域提议网络、Anchor和非极大值抑制等方法在这一过程中发挥着重要作用。