机器视觉电气自动化技术是一种结合机器视觉和电气自动化技术的综合性技术，旨在通过计算机视觉系统实现对工业生产过程中的自动化检测、识别、测量和控制。这种技术能够显著提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量，并且具有高度的灵活性和可扩展性。

机器视觉电气自动化技术的工作原理主要是通过图像采集设备（如相机）获取目标物体的图像信息，然后将这些信息传输到图像处理系统中进行处理和分析。图像处理系统利用特定的算法和模型，对图像进行特征提取、目标识别、尺寸测量等操作，从而获取目标物体的各种属性和状态信息。这些信息可以进一步用于指导自动化设备执行相应的操作，如分拣、装配、检测等。

在机器视觉电气自动化技术的应用中，涉及的关键技术包括图像处理技术、机器学习技术、光学技术、传感器技术等。图像处理技术是实现图像分析和目标识别的基础，机器学习技术可以提高图像识别的准确性和效率，光学技术则决定了图像采集的质量和精度，传感器技术则用于实时监测和控制自动化设备的工作状态。

机器视觉电气自动化技术具有广泛的应用前景，尤其在制造业、物流、医疗、农业等领域。在制造业中，机器视觉电气自动化技术可以用于质量检测、产品分类、生产自动化等方面，大大提高生产效率和产品质量。在物流和医疗领域，该技术可以用于自动化分拣、跟踪追溯、医疗影像分析等方面，提高服务水平和医疗质量。在农业领域，机器视觉电气自动化技术可以用于农作物病虫害识别、准确农业等方面，提高农业生产效率和可持续性。

总之，机器视觉电气自动化技术是一种非常重要的工业自动化技术，它能够结合机器视觉和电气自动化技术的优势，实现高度自动化的工业生产过程。随着技术的不断发展和优化，相信未来会有更多的应用场景和创新应用出现。