圖像采集:使用照相機、攝像機等設備采集目標的圖像或視頻。
圖像預處理:對采集的圖像進行預處理，包括去噪、調整亮度和對比度、圖像增強等操作，以提高後續處理的效果。
特征提取:根據具體的任務要求，從圖像中提取與目標特征相關的信息。常用的特征包括邊緣、顏色、紋理、形狀等。特征提取可以使用經典的計算機視覺算法(如SIFT、HOG等。)或者深度學習方法(比如卷積神經網絡)。
目標檢測和識別:提取的特征被進壹步處理用於目標檢測和識別。目標檢測的任務是確定目標在圖像中的位置和包圍盒，識別的任務是確定目標的類別。這可以通過應用機器學習算法(如支持向量機、隨機森林等)來實現。)或者深度學習方法。
決策和輸出:根據檢測和識別的結果，進行決策和輸出。這可以是目標分類、位置標記等。
需要註意的是，視覺檢測的具體實現可能會因應用領域和任務的不同而有所不同，還可能涉及到其他更復雜的步驟和技術，比如目標跟蹤和姿態估計等。