机器视觉通过图像处理和模式识别算法，对图像信息进行采集、处理和分析，实现对物体的检测、定位、识别和监测，以起到自动检验、过程控制和导引作用的技术。
一个完整的机器视觉系统通常包括图像采集、传输、处理、分析等多个环节。图像采集环节需要工业相机、镜头、照明系统等硬件的支持。高精度相机的分辨率直接决定了成像效果，不同类型的镜头适用于不同目标距离和视场需求。与此同时，合理的照明对获得清晰图像也至关重要。
图像的数据传输出阶段则需要数据采集卡、接口电缆等将图像信号输入到计算机进行数字化处理。随后就是利用软件对图像进行处理分析，如滤波、解析、特征提取等，以便后续识别算法的应用。
用于图像处理分析的软件平台包括编程软件和视觉软件两大类。编程软件提供了图像处理、机器学习等算法库，通过编程可以实现自定义的识别模型。而视觉软件以可视化编程为主，降低了算法应用门槛。
图像处理完成后，视觉软件可直接输出结果控制相应的过程，也可以将结果传送到PLC等控制器，由其实现过程控制。控制器可驱动各类执行机构，形成闭环系统。
除上述基本组成外，很多视觉系统还包含运动控制平台，以调节相机与被检目标之间位置关系，保证检测视场。一些系统还配备了人机交互界面，方便配置参数、显示检测结果。
机器视觉系统的构建需要多学科领域的知识融合与技术协同，才能完成从图像采集到分析处理的全流程。它集成了光学、传感器、电子工程、计算机软硬件等元素，通过不同组成部分的有机协作达成图像的高效数字处理与智能分析。
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