机器视觉系统，这一替代人工视觉以进行测量和评估的技术，在工程与科学领域扮演着关键角色。该跨学科领域汇聚了光学、机械工程、计算机科学、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理及光电一体化等多个子领域。随着工业自动化的不断演进，机器视觉的应用范围持续扩大，这得益于图像传感器、CMOS和CCD摄像机、数字信号处理器（DSP）、ARM嵌入式技术、图像处理及模式识别等技术的飞速发展。

      机器视觉检测技术的运作原理涉及使用CCD照相机将检测对象转换成图像信号，随后这些信号被传输至专门的图像处理系统。系统通过分析像素分布、亮度、颜色等数据，将这些信息转化为数字信号。图像处理系统对这些信号进行运算，提取目标的特征，如面积、数量、位置和长度。根据预设的标准和条件，系统会输出结果，包括尺寸、角度、数量以及合格/不合格、存在/不存在等信息，从而实现自动识别。

      为了适应社会需求的快速发展，机器视觉检测技术变得尤为关键。在人类不宜操作的环境中，机器视觉能够替代人工操作。机器视觉检测技术可按以下方式分类：

      1. 根据检测功能，可分为定位、缺陷检测、计数/缺失检测、尺寸测量等。

      2. 根据安装载体，可分为在线检测系统和离线检测系统。

      3. 根据检测技术，通常包括立体视觉检测技术、斑驳检测技术、尺寸测量技术、光学字符识别（OCR）技术等。

      机器视觉检测技术的主要目标是消除商品上的瑕疵、模糊、碎屑或凹陷等缺陷，以确保商品的功能和性能。因此，它在各行业的商品缺陷检测和尺寸检测中得到了广泛应用。例如，利用视觉系统可以检测电子部件的缺陷或针脚偏移，测量注射器部件的形状或检查颜色以确认错误安装等情况。