随着工业制造向自动化、智能化方向发展，机器视觉检测技术得到了广泛应用。机器视觉检测是通过光学设备和传感器采集被检物体的图像信息，然后将其输入到计算机系统进行数字化处理和分析，以实现对目标的识别、定位、检测等功能的技术。其基本过程可以分为三个阶段：图像采集、图像处理和图像分析。
在图像采集阶段，主要通过工业摄像头获取被检物体的图像。为了获得清晰的图像，通常需要设置特定的光源照明方式，同时选择合适的镜头组合，控制曝光时间等参数。随后将图像转换为数字信号输入计算机。
图像处理是提升图像质量的关键阶段。常用的方法有滤波处理去除噪声、边缘检测寻找轮廓、形态学处理突出兴趣区域等。经过一系列数字图像处理算法，可以提升图像对比度、清晰度，突出目标特征，去除无关信息。
在图像分析阶段，计算机利用数字图像处理技术，结合机器视觉算法，实现对目标的识别、定位、缺陷检测等功能。常用的算法包括模板匹配法、基于深度学习的图像识别等。检测结果即为机器视觉系统的输出。
机器视觉检测系统还包括光源、传感器、镜头、运动控制平台等硬件设备，以及连接传感器的图像采集卡、执行相应动作的输出接口等。硬件和算法软件的配合，共同构成了机器视觉检测的整体技术体系。
机器视觉技术模拟人眼视觉功能，通过对图像的采集、处理和分析实现对目标的检测。它结合了光学、电子、计算机、智能算法等多学科知识，是实现工业自动化检测的关键技术之一。随着相关理论和技术的发展，机器视觉检测效果也将会不断提升。