1.圖像采集:
相機或傳感器:使用相機或其他傳感器獲取目標對象或場景的圖像或視頻數據。
數據采集和預處理:對采集的圖像數據進行預處理，包括去噪、增強、切割等操作，提高後續處理的精度和效率。
2.圖像處理和特征提取:
特征提取:利用圖像處理技術提取圖像特征，如邊緣、顏色、紋理等。
特征選擇:根據具體的檢測任務，選擇最相關、最有效的特征。
圖像分割:將圖像分成不同的區域，以便更好地識別和分析目標對象。
3.物體識別和檢測:
目標檢測:使用機器學習算法或深度學習模型來識別和檢測物體。這可能包括物體的位置、大小和類別等信息。
分類和識別:對被識別的對象進行分類和識別，並確定其類別或類型。
4.目標跟蹤和定位:
目標跟蹤:如果是視頻流，可能需要實時跟蹤物體的運動軌跡和位置變化。
定位:確定物體在圖像中的精確位置和空間關系。
5.結果分析和輸出:
結果輸出:將識別、檢測或跟蹤的結果以可視數據、報告或圖像的形式輸出。
後處理:對輸出結果進行後處理，可能包括濾波、融合、校正等操作，以提高結果的準確性和可靠性。
6.反饋和優化:
模型優化:根據實際應用對模型進行優化調整，提高檢測的準確性和穩定性。
數據反饋:根據實際應用的反饋，可能需要調整數據集、算法或模型的參數，以不斷提高檢測效果和性能。
機器視覺檢測是壹個復雜的過程，涉及多個領域的知識和技術，包括圖像處理、模式識別、機器學習和深度學習。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷豐富，機器視覺檢測的方法和流程也在不斷發展和完善。