​机器视觉软件的工作原理主要是通过对图像的采集、处理、分析和理解，来实现对目标物体的识别、测量、定位和检测等功能。以下是其具体的工作流程及原理：
图像采集：通过相机等图像采集设备，将现实场景中的物体转化为数字图像。相机的镜头将光线聚焦到图像传感器上，传感器上的像素点会根据接收到的光线强度和颜色信息，将其转化为电信号或数字信号，最终形成计算机能够处理的数字图像。
图像预处理：由于采集到的图像可能存在噪声、光照不均匀、模糊等问题，需要对图像进行预处理，以提高图像的质量，便于后续的分析和处理。常见的预处理操作包括灰度化、滤波、降噪、增强对比度、二值化等。
特征提取：从预处理后的图像中提取与目标物体相关的特征信息，这些特征可以是物体的形状、大小、颜色、纹理、边缘等。特征提取是机器视觉软件的关键步骤之一，它直接影响到对物体的识别和分析效果。常用的特征提取方法包括基于边缘检测的方法、基于区域的方法、基于模板匹配的方法、基于特征描述子的方法等。
目标识别与定位：将提取的特征与预先存储在数据库中的模板或模型进行匹配和比对，以识别出目标物体，并确定其在图像中的位置和姿态。目标识别的方法有很多种，如模板匹配、神经网络、支持向量机、深度学习算法等。在定位过程中，通常会采用一些几何算法或图像处理技术，来计算目标物体的中心坐标、角度、尺寸等参数。
测量与分析：根据识别和定位的结果，对目标物体进行测量和分析，如测量物体的长度、宽度、高度、面积、体积等尺寸参数，分析物体的形状是否符合要求，检测物体表面是否存在缺陷等。测量和分析的方法通常基于几何计算、统计学方法、机器学习算法等。
决策与控制：根据测量和分析的结果，机器视觉软件做出相应的决策，并输出控制信号，以实现对生产过程的控制、对机器人的引导、对质量的检测等功能。例如，如果检测到产品存在缺陷，软件可以控制机器人将缺陷产品剔除；如果需要对某个物体进行装配，软件可以引导机器人准确地将物体放置到指定位置。