机器视觉的概念和特点有图像获取和预处理，特征提取和表示，目标检测和识别等。
机器视觉是一门研究计算机如何模拟和理解人类视觉系统的学科。它涵盖了图像处理、模式识别、计算机视觉和深度学习等多个领域。机器视觉的目标是通过计算机对图像和视频进行分析和解释，以获取图像中的信息，并对其进行理解、识别和处理。
图像获取和预处理：机器视觉首先需要从各种传感器或摄像机等设备中获取图像数据。然后，对图像进行预处理，如去噪、增强、几何校正等，以提高后续处理的效果。
特征提取和表示：机器视觉利用图像处理和模式识别技术提取和表示图像中的特征。这些特征可以包括边缘、纹理、形状、颜色等。通过对特征的提取和表示，计算机可以更好地理解图像的内容。
目标检测和识别：机器视觉的一个重要任务是对图像中的目标进行检测和识别。通过训练和使用分类器、深度学习网络等方法，机器可以自动识别图像中的物体、人脸、文字等。
三维重建和分析：机器视觉可以利用多个视角的图像数据进行三维重建和分析。通过对多个视图的配准和融合，可以获取物体的三维模型和空间信息，进而进行可视化、测量和分析。
视频分析和跟踪：机器视觉不仅可以处理静态图像，还可以对视频数据进行分析和处理。例如，运动检测可以追踪和分析视频中的物体运动，行为识别可以识别人类或动物的动作和行为模式。
机器视觉的作用
1、随着深度学习和计算机硬件的快速发展，机器视觉在近年来取得了显著的进展。深度学习的卷积神经网络架构在图像识别、目标检测和语义分割等任务上取得了令人瞩目的成果。机器视觉在许多领域都有着广泛的应用。例如，自动驾驶、智能监控、医学影像分析、工业质检、机器人导航等领域都离不开机器视觉的技术支持。
2、机器视觉的发展对于提高计算机的感知能力和智能化水平具有重要意义。它在工业、医疗、交通、安防等领域的应用前景广阔，将为人们的生活和工作带来更多便利和效益。机器视觉还与其它技术领域相结合，如增强现实、虚拟现实和自然语言处理等，实现更加智能化和交互化的应用。
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机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过工业相机(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉的特点：
1、非接触测量，对于观测者与被观测者的脆弱部件都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性，在一些不适合人工操作的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。
2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用红外测量，扩展了人眼的视觉范围。
3、连续性，机器视觉能够长时间稳定工作。
4、成本较低，效率很高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
5、机器视觉抑郁实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术、广泛应用于工况监视、成本检验和质量控制等领域。
6、精度高，人眼能发现小瑕疵0.3mm，机器视觉检测精度可达到千分之一英寸。
7、灵活性，视觉测量能够进行各种不同的测量。当应用对象发生变化以后，只需软件作相应的变化或者升级以适应性的需求。
内容摘自仪器网。
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