機器視覺系統的工作原理是通過模擬人類視覺感知的方式，利用高分辨率相機捕捉目標物體的圖像信息，并通過圖像處理軟件對這些圖像進行分析和理解。具體來說，首先需要對原始圖像進行預處理，以消除噪聲和干擾；然后采用特征提取算法從圖像中提取出關鍵特征；**后利用分類器或回歸模型對特征進行識別和判斷，從而實現對目標物體的自動識別和檢測。此外，為了提高系統的魯棒性和準確性，還需要不斷優化算法和模型結構。

機器視覺系統的工作原理可以概括為“感知-理解-行動”三個階段。在感知階段，系統通過高清攝像頭捕捉到目標物體的圖像信息；在理解階段，系統利用深度學習算法對圖像進行深度分析和理解，提取出有用的信息；在行動階段，系統根據分析結果做出相應的控制決策，如調整生產線參數或觸發報警信號等。這一過程中涉及到大量的數據處理和計算任務，因此需要強大的硬件支持和高效的軟件算法來保證系統的實時性和準確性。