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首先，圖像采集是機器視覺檢測的基礎。通過使用相機和光源，可以捕獲物體的圖像。預處理步驟包括噪聲過濾、對比度和亮度調整等，以改善圖像質量。特征提取是從預處理后的圖像中提取有用的信息，如邊緣、紋理和形狀等。這些特征將被用于分類和識別物體。

機器視覺檢測的應用非常廣泛，包括質量檢測、自動化生產線、醫療診斷和安全監控等。例如，在汽車制造中，機器視覺檢測可用于檢測車身表面的缺陷和零件的尺寸精度。在醫療領域，機器視覺檢測可用于識別和分析醫學圖像，如X光片和MRI掃描。

隨著技術的不斷發展，機器視覺檢測的應用前景將更加廣闊。未來，隨著深度學習等技術的進步，機器視覺檢測的準確性和效率將進一步提高。此外，隨著物聯網和云計算的普及，機器視覺檢測將能夠處理更大量的數據，并實現實時分析和遠程監控。

總之，機器視覺檢測在工業生產、醫療診斷和安全監控等領域發揮著重要作用。隨著技術的進步和應用需求的增長，機器視覺檢測將繼續發展并實現更高的性能和更廣泛的應用。