机器视觉系统中图像处理的主要步骤包括：
1. 图像采集：这是机器视觉的第一步，涉及从工作现场获取场景图像。通常使用CCD或CMOS相机作为采集工具，这些相机可以采集单个或连续的现场图像。现代相机的数字输出接口已经标准化，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、蓝牙等，可以直接将图像发送到电脑进行处理。
2. 图像预处理：由于设备和环境因素的影响，采集到的图像往往会受到噪声、几何变形、色彩失调等干扰。必须对图像进行预处理，以改善图像质量，为后续处理提供“更好”、“更有用”的图像。常见的预处理方法包括去噪、几何校正、直方图均衡化等。
3. 图像分割：根据应用需求，将图像分割成具有不同特征的区域，并从中提取出感兴趣的目标。图像中常见的特征包括灰度、颜色、纹理、边缘、角点等。例如，在汽车装配线上，可以将图像分割成背景区域和工件区域。
根据具体应用的需求，图像处理过程可能还包括特征提取、图像识别、图像解释等步骤。这些步骤共同构成了机器视觉系统中图像处理的主要流程，用于实现对图像的高效处理和分析。
