机器视觉检测技术是指利用计算机视觉技术和图像处理技术对图像或视频进行分析和理解的一种技术。在计算机视觉领域，机器视觉检测技术可以分为多个分类，包括目标检测、人脸检测、行为识别、图像分割等。以下将详细介绍这些分类。

目标检测目标检测是机器视觉中最常见的一种检测技术。它主要是通过对图像中的目标进行分类和定位来实现的。目标检测可以分为两类：基于特征的目标检测和基于深度学习的目标检测。

基于特征的目标检测主要使用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林等，来提取图像中的特征并进行分类。而基于深度学习的目标检测则是使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来实现的，这种方法在目标检测中取得了很大的成功。

人脸检测人脸检测是机器视觉中另一个重要的检测技术。它主要是通过识别图像或视频中的人脸，并对其进行分析和处理。人脸检测可以应用于很多领域，如人脸识别、人脸表情分析等。

人脸检测可以分为两类：基于特征的人脸检测和基于深度学习的人脸检测。基于特征的人脸检测主要使用传统的机器学习算法，如Haar特征和级联分类器等，来提取图像中的人脸特征并进行分类。而基于深度学习的人脸检测则是使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和人脸关键点检测等模型，来实现的。

行为识别行为识别是机器视觉中的一个重要研究方向，它主要是通过对图像或视频中的行为进行识别和分析来实现的。

行为识别可以分为两类：动作识别和事件识别。动作识别主要是对图像或视频中的人物动作进行分类和定位，例如人的行走、举手等动作。事件识别则是对图像或视频中的事件进行识别和分类，例如车辆碰撞、房屋火灾等事件。行为识别可以应用于视频监控、交通管理、智能家居等领域。

图像分割图像分割是机器视觉中另一个重要的技术。它主要是通过将图像分割成若干个不同的区域，来实现对图像的理解和分析。图像分割可以分为两类：基于阈值的图像分割和基于区域的图像分割。

基于阈值的图像分割主要是通过设定一个阈值，将图像中的像素点划分为不同的区域。而基于区域的图像分割则是通过将图像中的像素点聚类成不同的区域来实现的。图像分割可以应用于医学影像分析、图像检索、目标跟踪等领域。

总结起来，机器视觉检测技术是通过对图像或视频进行分析和理解，实现对目标、人脸、行为和图像分割等的检测和识别。

这些技术在人工智能、自动驾驶、智能安防等领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的不断发展，机器视觉检测技术将会越来越成熟和精确。