本书聚焦机器视觉技术在多领域的创新应用与实践突破，构建“理论-技术-场景-优化”的完整研究框架。书中先解析传统算法(如SIFT、HOG)与深度学习模型(CNN、Transformer)的核心原理，揭示技术演进逻辑；再结合工业、环保、医疗等场景，展现3D视觉引导焊接、锂电池极片缺陷检测、机动车黑烟抓拍等应用，体现技术落地价值。同时，直面光照干扰、样本稀缺、先验知识融合三大瓶颈，提出图像增强、小样本学习等解决方案。还探讨边缘计算与轻量化模型部署，平衡检测精度与实时性。