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机械视觉是一种利用计算机和数字图像处理技术来模拟人类视觉功能的技术系统。它主要由图像采集设备、图像处理器、分析软件算法和执行控制系统组成。机械视觉的工作流程包括图像采集、图像处理、特征提取和决策输出四个基本步骤，通过这些步骤实现对图像信息的自动分析和理解。
机械视觉的核心技术包括三个主要环节。首先是图像预处理，包括去噪处理、图像增强和几何校正，目的是提高图像质量。然后是特征检测，通过边缘检测、角点检测和纹理分析来提取图像中的关键信息。最后是模式识别，利用模板匹配、机器学习和深度学习算法来识别和分类图像内容。这些技术环节相互配合，实现从原始图像到最终识别结果的完整处理流程。
机械视觉的早期发展可以追溯到1960年代，当时数字图像处理的概念首次被提出，为后续发展奠定了理论基础。1970年代见证了第一批工业视觉系统的诞生，主要应用于简单的模式识别和二值图像处理。到了1980年代，个人计算机的普及极大地推动了机械视觉技术的发展，图像处理软件开始出现，工业自动化应用也逐渐增加。这一时期为机械视觉技术的后续快速发展打下了坚实基础。
1990到2010年是机械视觉技术的重要突破时期。传感器技术方面，CCD和CMOS技术逐渐成熟，图像分辨率大幅提升，同时成本显著降低。计算能力也实现了指数级增长，专用图像处理芯片和并行计算技术的发展为实时图像处理提供了强大支撑。算法层面，机器学习算法日趋成熟，多尺度特征提取技术不断完善。这些技术突破使得机械视觉系统的处理速度、识别精度大幅提升，而系统成本却持续下降，为技术的广泛应用奠定了基础。
2010年以来，深度学习技术为机械视觉带来了革命性变化。卷积神经网络的应用实现了自动特征提取和端到端学习，相比传统方法具有显著优势。传统方法需要人工设计预处理、特征提取和分类器等多个独立步骤，而深度学习可以通过多层网络结构自动学习层次化特征表示。这种技术革新使得识别精度大幅提高，处理速度显著加快，并在人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断等领域实现了突破性应用。