机器视觉是一门研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的领域。它的主要任务是开发算法和技术，让计算机能够识别、理解和分析视觉数据，从而实现一些特定的应用和功能。

由于机器视觉涉及到图像处理、模式识别、计算机图形学等多个学科的知识，因此它的研究和应用面非常广泛。

机器视觉的主要任务包括图像分类和识别、目标检测和跟踪、图像分割和分析等。其中，图像分类和识别是机器视觉的基础任务，它旨在通过学习和训练算法，使计算机能够识别和分类输入的图像。

目标检测和跟踪是机器视觉中的另一个重要任务，它旨在从图像或视频中检测和跟踪特定对象或目标。图像分割和分析则是机器视觉中的另一个关键任务，它旨在将图像分割为不同的区域，并对每个区域进行分析和理解。

然而，机器视觉面临着一些挑战和难点。首先，由于图像数据的特征复杂、维度高，如何提取和表示有效的特征是机器视觉中的一个关键问题。特征提取的质量和准确性会直接影响到后续的图像分类、目标检测等任务的性能。

其次，由于图像中存在多样性、变化性和噪声，如何让机器视觉系统具备良好的鲁棒性和泛化能力也是一个难点。机器视觉系统需要能够适应不同场景、不同光照条件下的图像，以及能够处理局部遮挡、光照不均匀等复杂情况。

此外，机器视觉还面临着大规模图像数据的处理和存储问题，如何高效地管理和处理海量的图像数据，是机器视觉中的一个挑战。

此外，机器视觉的进一步发展还面临一些其他的挑战。比如，如何让机器视觉系统能够具备学习能力和自适应能力，以便能够更好地适应不同的任务和场景。此外，如何解决机器视觉中的伦理和安全问题也是一个重要的挑战。

伴随着机器视觉应用的普及和发展，如何确保机器视觉系统的安全性和隐私保护，如何解决人机交互中的伦理问题，是机器视觉研究和发展中亟待解决的问题。

总之，机器视觉的主要任务是开发算法和技术，使计算机能够识别、理解和分析视觉数据，从而实现一些特定的应用和功能。机器视觉面临着一些挑战和难点，如特征提取、鲁棒性和泛化能力、大规模数据处理和存储等。

此外，机器视觉的发展还面临着学习能力和自适应能力、伦理和安全问题等挑战。只有克服这些挑战，机器视觉才能更好地为我们的生活和工作提供支持和帮助。