机器视觉系统的工作原理是通过模拟人类视觉感知的方式，利用高分辨率相机捕捉目标物体的图像信息，并通过图像处理软件对这些图像进行分析和理解。具体来说，首先需要对原始图像进行预处理，以消除噪声和干扰；然后采用特征提取算法从图像中提取出关键特征；**后利用分类器或回归模型对特征进行识别和判断，从而实现对目标物体的自动识别和检测。此外，为了提高系统的鲁棒性和准确性，还需要不断优化算法和模型结构。

机器视觉系统的工作原理可以概括为“感知-理解-行动”三个阶段。在感知阶段，系统通过高清摄像头捕捉到目标物体的图像信息；在理解阶段，系统利用深度学习算法对图像进行深度分析和理解，提取出有用的信息；在行动阶段，系统根据分析结果做出相应的控制决策，如调整生产线参数或触发报警信号等。这一过程中涉及到大量的数据处理和计算任务，因此需要强大的硬件支持和高效的软件算法来保证系统的实时性和准确性。