机器视觉 (Machine Vision) 是指利用计算机和数字图像处理方法来模拟并实现人类视觉的自动化感知能力，从而实现对物体形态、大小、位置、颜色、纹理等特征的识别、分析、理解、控制与决策。机器视觉已广泛应用于工业制造、自动化、机器人、智能交通、安防监控、医疗诊断、军事侦察、虚拟现实等领域。
机器视觉的实现方式一般包括以下几个步骤：
图像获取是指通过摄像机、扫描仪、传感器等设备采集场景中的图像数据，并将其转化为数字信号。常用的图像采集设备有CCD摄像机、CMOS摄像机、线阵扫描仪、面阵扫描仪等，每种设备都有其适用的场景和优势。例如CCD摄像机的光电转换效率高、信噪比好，适用于低光照环境下的图像采集；而CMOS摄像机具有功耗低、速度快、单元像素多等优点，适用于高速运动目标检测等应用场景。
图像预处理是指对采集的图像进行滤波、增强、几何变换等操作，以提高后续处理的准确性和鲁棒性。常用的图像预处理方法包括直方图均衡化、中值滤波、边缘检测、形态学操作、显著性区域检测等，这些方法可以有效提取出目标的特征信息，为后续处理做好准备。
特征提取是指从图像中提取出能代表目标本质属性的特征向量，以便于后续的分类和识别。常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、形状描述符、局部特征描述符等，这些方法都可以通过数学模型或机器学习算法进行计算和优化。
目标检测是指在图像中自动检测出目标物体的位置和姿态，并进行精确定位。常用的目标检测方法包括传统的基于边缘、颜色、纹理等特征的方法，以及基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法由于具有较高的准确率和鲁棒性，已逐渐成为主流，如YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN等算法。
目标跟踪是指在视频序列中跟踪目标物体的位置和姿态，并实现物体的运动分析和行为识别。常用的目标跟踪方法包括基于相关滤波、粒子滤波、多特征融合等方法，这些方法可以通过对目标的颜色、纹理、形状等特征进行建模，实现对目标的鲁棒识别和跟踪。
图像分类与识别是指将图像根据其特征向量进行分类或识别，通常采用机器学习中的分类器进行实现。常用的分类器有支持向量机 (SVM)、k最近邻算法 (kNN)、朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 等，这些分类器都需要进行训练，通过学习样本的特征向量和标签，形成模型，并用于新输入图像的分类和识别。
总之，机器视觉的实现方式涉及到图像获取、图像预处理、特征提取、目标检测、目标跟踪、图像分类与识别等多个环节。其中，基于深度学习的方法在目标检测和图像分类等方面已经达到了极高的准确率和鲁棒性，成为未来机器视觉领域的重要研究方向。