机器视觉的关键技术主要包括以下五个方面，涵盖从图像采集到智能分析的全流程：

1. 图像采集与处理技术

   • 包含光源设计、光学成像系统（如镜头、相机）及图像采集卡，负责将光学图像转换为数字数据。

   • 图像预处理技术（如去噪、增强）是后续分析的基础，直接影响检测精度。

2. 图像识别与分析技术

   • 目标检测 ：通过算法识别图像中的物体位置和类别（如缺陷检测、物体分割）。

   • 图像分割 ：将图像划分为不同区域，便于对特定对象进行单独处理（如医学影像分析）。

   • 深度学习 ：利用神经网络自动提取特征，提升识别准确率（如自动驾驶中的障碍物检测）。

3. 目标跟踪与运动分析

   • 在连续图像中追踪目标位置和轨迹（如足球比赛中的球员追踪），支持动态环境下的实时监控。

4. 自主学习与优化技术

   • 通过机器学习算法（如强化学习）不断优化识别模型，适应复杂场景（如人脸识别、工业质检）。

5. 硬件与软件协同技术

   • 硬件包括工业相机、光源、传感器等，软件负责算法实现与结果输出，两者需高度集成以确保系统稳定性。

应用领域 ：上述技术广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业质检、医疗影像等场景，其中检测功能因难度大且需求广泛，占比达50%以上。