机器视觉检测技术是一种利用计算机视觉原理来对物体进行自动检测和识别的技术。它是人工智能、图像处理、模式识别等多个领域交叉结合的产物，具有高效、准确、可靠等优点，被广泛应用于工业自动化、质量检测、智能识别等领域。

机器视觉检测技术原理主要是通过光学系统将目标物体成像，然后利用图像处理技术对图像进行分析和处理，最后通过模式识别技术对物体进行识别和分类。具体来说，机器视觉检测系统主要包括以下几个部分：

1. 光学系统：光学系统是机器视觉检测技术的核心部分，它能够将目标物体成像并传输到图像传感器上。光学系统通常由镜头、光源、反射镜等组成，需要根据检测需求进行合理选择和调整。
2. 图像传感器：图像传感器是用来接收光学系统传输的图像信息，并将其转换为数字信号，便于计算机进行处理。常见的图像传感器有CCD和CMOS两种类型。
3. 图像处理技术：图像处理技术是机器视觉检测技术的关键部分，它能够对图像进行一系列的处理和分析，如去噪、增强、分割、特征提取等，从而提取出目标物体的特征信息。
4. 模式识别技术：模式识别技术是用来对目标物体进行识别和分类的，它通常包括特征提取、分类器设计、分类决策等步骤。常见的模式识别方法有模板匹配、神经网络、支持向量机等。

总之，机器视觉检测技术是一种利用计算机视觉原理来对物体进行自动检测和识别的技术，具有高效、准确、可靠等优点。随着人工智能技术的不断发展，机器视觉检测技术也将迎来更加广阔的发展前景。