机器视觉是一门综合技术，它包括以下主要技术：
图像处理：
这是机器视觉的基础，涉及图像的获取、增强、去噪、滤波、分割、特征提取等处理技术。
模式识别：
通过计算机对图像中的物体进行分类和识别，包括图像分类、目标检测、目标跟踪、姿态估计等。
计算机视觉：
利用计算机和图像处理技术来模拟人类视觉系统的功能，实现对图像和场景的识别、分析和理解。
机器学习：
特别是深度学习技术，在图像识别和目标检测中发挥着重要作用，例如卷积神经网络（CNN）。
控制技术：
根据图像处理的结果来控制机械装置或执行机构的动作，实现自动化控制。
电光源照明：
为机器视觉系统提供合适的光照条件，确保图像的清晰度和质量。
光学成像：
通过镜头、相机等光学设备将目标转换成图像信号。
传感器技术：
包括CMOS和CCD等图像传感器，用于捕捉图像信息。
模拟与数字视频技术：
涉及图像信号的模拟和数字转换，以及视频数据的处理。
计算机软硬件技术：
包括图像处理算法、图像卡、I/O卡等硬件，以及用于图像处理和机器视觉应用程序的软件。
人机接口技术：
使机器视觉系统能够与人类用户进行交互和通信。
光机电一体化：
结合光学、机械和电子技术，实现高效、精确的机器视觉系统。
这些技术共同工作，使机器视觉系统能够自动获取、处理和分析图像信息，从而实现各种复杂的视觉任务，如物体识别、测量、定位、检测、监控等。机器视觉系统广泛应用于工业自动化、医疗诊断、安防监控、自动驾驶、无人机、医学影像分析等领域。