机器视觉系统中的数据处理流程主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：
通过各种传感器或摄像机获取目标对象的图像。这一环节决定了图像的质量和清晰度，需要考虑光照、角度、背景等因素。
图像采集可以通过相机对产品直接进行连续拍照，或者通过外部触发模式，在工具（如传感器）收到信号后，相机按预设参数抓取图像信息。
2. 图像处理：
图像预处理：对原始图像进行去噪、增强、平滑、二值化等操作，以提高图像质量和识别精度。
图像采集卡将采集的图像转换为数字信息，存入计算机内存中，由图像处理系统进行处理。现代相机可能直接输出数字信号，无需图像采集卡转换。
3. 特征提取：
从预处理后的图像中提取出能够代表目标对象的特征信息，如颜色、形状、纹理、边缘等。
4. 图像分析与识别：
处理器对图像进行加工处理、深入分析、辨别，得到检测数据或逻辑操控值。
使用处理、分析和识别图像以获得测量结果或逻辑控制的处理器或计算机，控制其他设备的正确操作和位置。
5. 结果输出与控制：
处理结果用于控制生产流水线的运作、进行精准定位、调整移动的误差等。
机器视觉系统中的数据处理流程是一个从图像采集到结果输出与控制的完整过程，涉及图像采集、图像处理、特征提取、图像分析与识别以及结果输出与控制等多个环节。
