机器视觉技术是一种利用计算机视觉技术，对图像或视频进行处理、分析和识别的技术。它可以通过对图像或视频的处理，实现目标检测、目标追踪、图像分割、图像识别、三维重建等多种功能。机器视觉技术已经在许多领域得到广泛应用，如工业制造、医学、安防、交通等。

         图像预处理技术是机器视觉技术的基础，它可以对图像进行去噪、平滑、锐化等操作，以提高后续处理的效果。常见的图像预处理技术包括：

（1）图像去噪

图像去噪是一种常见的图像预处理技术，它可以去除图像中的噪声，提高图像的清晰度和质量。常见的图像去噪方法有：中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。

（2）图像平滑

图像平滑是一种常见的图像预处理技术，它可以使图像变得更加平滑，减少图像中的噪声和细节。常见的图像平滑方法有：均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。

（3）图像锐化

图像锐化是一种常见的图像预处理技术，它可以使图像的边缘更加清晰，提高图像的细节和质量。常见的图像锐化方法有：拉普拉斯滤波、Sobel算子、Canny算子等。

2.目标检测技术

目标检测是机器视觉技术的要领，它可以自动检测图像或视频中的目标，并标注出目标的位置和大小。常见的目标检测技术包括：

（1）基于特征的方法

基于特征的方法是一种常见的目标检测方法，它通过提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，来判断图像中是否存在目标。常见的基于特征的方法有：Haar特征检测、HOG特征检测、SURF特征检测等。

（2）基于深度学习的方法

基于深度学习的方法是一种新兴的目标检测方法，它通过训练深度神经网络来实现目标检测。常见的基于深度学习的方法有：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。