机器视觉是一种利用计算机和相应的算法来解决视觉问题的方法。其核心理念是让计算机通过图像或视频等方式捕捉外部信息，并将其转化为数字信号，进而进行处理和分析。
机器视觉主要包括以下三个核心步骤：图像获取、图像处理和图像识别。
图像获取是机器视觉的第一步，它的作用是通过摄像头或传感器等设备获取要分析的图像或视频。在图像获取时，需要注意以下几个关键点：
（1）光照：光照是影响图像质量的重要因素之一，因此需要在拍摄时选择合适的光照条件。
（2）角度：图像的获取角度应该选择合适的角度，尽可能保证被拍摄的物体呈现出清晰、完整的形态。
（3）分辨率：分辨率是指图像中像素点的数量，通常表示为水平像素数×垂直像素数，分辨率越高，则像素点越密集，图像效果越好。
图像处理是机器视觉的第二步，它主要用于对获取的图像进行预处理，以便于后续的图像识别和分类。图像处理的步骤主要包括以下几个方面：
（1）图像去噪：图像中常常存在一些噪声，需要通过去噪的方式，消除这些干扰因素。
（2）图像增强：针对暗光、色彩不均等问题进行解决，加强图像的对比度和清晰度。
（3）边缘检测：通过检查图像中像素值的变化，找出物体的边缘，进而实现图像分割和特征提取。
（4）形态学操作：主要是针对二值图像进行处理，包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作，用于去除小的噪点并连接处于同一区域的像素。
图像识别是机器视觉的核心步骤之一，它主要通过计算机视觉算法，对上述预处理后的图像进行分类、识别或定位等操作。具体来说，图像识别主要包括以下几个方面：
（1）目标检测：通过对图像进行分析和处理，确定其中包含的物体种类和位置等信息。
（2）物体跟踪：在连续的视频帧中，跟踪一个或多个物体的运动轨迹。
（3）图像分割：将图像分成若干个有意义的区域，以便于对每个区域进行处理和识别。
（4）特征提取：通过对图像进行特定的处理，提取其中的有效特征信息，以此来判断图像中所包含物体的种类或状态等信息。
机器视觉的应用非常广泛，在制造业、医疗、安防、交通、农业等领域都有着非常重要的地位和作用。例如在制造业中，机器视觉技术可以用于产品质检、机器设备维护等方面；在医疗领域，机器视觉技术可以用于医学图像分析和疾病诊断等方面；在安防领域，机器视觉技术可以用于人脸识别、车牌识别等方面；在农业领域，机器视觉技术可以用于土地利用和植物种植等方面。
总之，机器视觉是一项极具前景的技术，随着计算机算力的不断提升和深度学习算法的发展，其应用领域和效果将会越来越广泛和出色。