机器视觉技术是指利用计算机和图像处理技术来获取、分析和理解图像，从而对物体进行识别、测量、跟踪和控制等操作的技术。机器视觉系统由多个关键组成部分构成，这些组成部分共同协作以实现机器视觉任务。以下是机器视觉系统的关键技术组成部分：
1. 光源与照明：光源是机器视觉系统中用于照亮待检测物体的关键部分。照明系统需要提供足够的强度和均匀性，以确保图像中的目标区域能够被清晰地捕获。常用的光源包括LED灯、卤素灯、激光灯等。
2. 摄像头（相机）：摄像头是机器视觉系统中用于捕捉目标图像的硬件设备。根据应用场景的不同，可以选择不同类型的摄像头，如CCD相机、CMOS相机、红外相机等。摄像头的性能指标包括分辨率、帧率、曝光时间、动态范围等。
3. 图像采集卡：图像采集卡是连接摄像头和计算机之间的硬件设备，负责将摄像头捕获的模拟信号转换为数字信号，以便计算机进行处理。图像采集卡的性能指标包括采样频率、接口类型（如USB、PCIe等）、传输距离等。
4. 图像处理软件：图像处理软件负责对捕获的图像进行分析、处理和识别。常见的图像处理软件有OpenCV、MATLAB、ImageJ等。图像处理软件的主要功能包括图像预处理、特征提取、目标检测、目标跟踪、目标识别等。
5. 图像分析与识别算法：图像分析与识别算法是实现机器视觉任务的核心。这些算法根据不同的应用需求，采用不同的方法对图像进行分析和识别。常见的图像分析与识别算法包括模板匹配、边缘检测、霍夫变换、SIFT特征点提取、深度学习等。
6. 机械结构与运动控制：机械结构与运动控制部分负责实现摄像头和光源等设备的精确定位和移动，以适应不同场景的需求。常见的机械结构与运动控制技术包括步进电机、伺服电机、直线导轨、关节机器人等。
7. 通信与数据传输：通信与数据传输部分负责实现摄像头、光源、机械结构等设备之间的数据传输。常见的通信与数据传输技术包括以太网、串行端口、无线通信等。
8. 电源与供电系统：电源与供电系统负责为机器视觉系统的各个组件提供稳定的电力供应。常见的电源与供电系统包括电池、交流电源、直流电源等。
9. 人机交互界面：人机交互界面负责为操作者提供直观、易用的操作方式，以便用户能够轻松地配置和使用机器视觉系统。常见的人机交互界面包括触摸屏、鼠标、键盘等。
10. 数据存储与管理：数据存储与管理部分负责将机器视觉系统捕获的图像数据、处理结果和日志等信息保存到计算机或外部存储介质中。常见的数据存储与管理技术包括硬盘、固态硬盘、云存储等。
总之，机器视觉技术的关键组成部分包括光源与照明、摄像头（相机）、图像采集卡、图像处理软件、图像分析与识别算法、机械结构与运动控制、通信与数据传输、电源与供电系统、人机交互界面、数据存储与管理等。这些组成部分相互协作，共同构成了一个完整的机器视觉系统，使其能够实现各种复杂的视觉任务。
