Vision系统是一种让计算机能够"看"到并理解图像和视频的软件系统，通过模拟人类视觉过程实现图像识别、运动检测和场景理解等功能。其核心目标是通过算法和硬件结合，使计算机具备类似人类的视觉感知能力。

一、主要组成部分

图像获取

通过摄像头、传感器等设备捕获原始图像数据，这是视觉系统的输入环节。

图像预处理

对原始图像进行去噪、增强、校正等操作，优化图像质量以便后续处理。

特征提取

从预处理后的图像中提取关键信息，如边缘、纹理、形状等特征，用于后续识别。

图像理解

结合机器学习、深度学习等技术，对提取的特征进行分析和解释，实现物体识别、场景理解等高级功能。

二、应用领域

计算机视觉：

自动驾驶、人脸识别、医疗影像分析等；

增强现实（AR）/虚拟现实（VR）：如苹果的Vision Pro，提供沉浸式体验；

工业检测：产品质量检测、设备维护等；

机器人视觉：路径规划、物体抓取等。

三、技术发展

硬件层面：结合新型传感器（如深度摄像头）和计算能力提升，如三星与谷歌合作的Android XR系统；

软件层面：操作系统（如苹果的visionOS）优化空间计算能力，提升交互体验。

四、典型系统示例

苹果Vision Pro：运行自研的visionOS，支持空间计算，具备高分辨率显示和手势交互功能；

谷歌Android XR：融合AI、AR技术，计划应用于智能眼镜等设备。

通过不断的技术创新，Vision系统正逐步渗透到日常生活和工业领域，提升人机交互的智能化水平。