机器视觉系统是一种利用计算机技术对图像进行处理和分析，从而实现对物体的识别、测量、跟踪等功能的技术。它的核心构成包括图像采集、处理与分析三要素。
1. 图像采集：图像采集是机器视觉系统的第一步，也是最关键的一步。它需要将待检测的物体或环境转换为数字图像。常用的图像采集设备有摄像头、扫描仪、光学传感器等。这些设备可以将物体的二维或三维信息转化为数字信号，为后续的处理和分析提供基础。
2. 图像处理：图像处理是将采集到的数字信号进行预处理、特征提取、模式识别等一系列操作，以便于后续的分析。图像处理主要包括滤波、增强、分割、特征提取等步骤。滤波可以消除噪声，增强图像质量；增强可以突出图像中的重要特征；分割可以将图像划分为不同的区域，便于后续的分析和处理；特征提取则是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等。
3. 图像分析：图像分析是根据处理后的数据，对物体的形状、位置、颜色等属性进行分析和判断。常用的图像分析方法有模板匹配、边缘检测、形状识别等。模板匹配是通过比较图像中的模板与目标物体的特征，实现目标物体的识别；边缘检测是通过检测图像中的边缘信息，实现物体轮廓的提取；形状识别是通过分析物体的形状特征，实现物体的分类和识别。
总之，机器视觉系统的核心构成包括图像采集、处理与分析三要素。通过对图像的采集、处理和分析，可以实现对物体的识别、测量、跟踪等功能，为工业自动化、机器人技术、医疗诊断等领域提供了强大的技术支持。
