机器视觉系统的工作流程主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：这是机器视觉系统的第一步，也是最关键的一步。图像采集设备（如摄像头）会将待检测或识别的物体转化为数字信号，这些信号会被传输到计算机中进行处理。
2. 图像预处理：在图像采集后，通常会进行一些预处理操作，如去噪、增强、二值化等，以提高图像的质量，便于后续的图像处理和分析。
3. 特征提取：在预处理后的图像上，通过各种算法提取出有用的特征信息，这些特征信息将用于后续的图像分析和识别。
4. 图像分析：根据提取的特征信息，使用各种算法对图像进行分析，如边缘检测、形状识别、纹理分析等，以获取物体的形状、位置、大小等信息。
5. 目标识别：通过对图像的分析，可以识别出物体的类型、颜色、形状等特征，从而确定物体的身份。
6. 决策与控制：根据目标识别的结果，可以进行相应的决策和控制，如调整机器的运动方向、速度等，以满足特定的任务需求。
7. 结果输出：将处理后的结果以某种形式输出，如显示在屏幕上、打印出来等，以便用户查看和理解。
以上就是机器视觉系统的一般工作流程，不同的应用场景可能会有所不同。例如，在工业自动化领域，机器视觉系统可能会用于检测产品质量、定位工件、引导机器人等；在医疗领域，机器视觉系统可能会用于诊断疾病、辅助手术等。
