机器视觉是指使用计算机和图像处理技术来模拟人类视觉系统，以识别、测量和分类图像中的对象。深度学习是机器学习的一种分支，它使用神经网络模型来模拟人脑的学习过程。在机器视觉中，深度学习算法可以用于图像分类、目标检测、图像分割和人脸识别等任务。其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。

CNN能够从原始图像中提取有用的特征，并将其传递给后续的神经网络层进行处理。通过训练大量的图像数据，CNN可以学习到从图像中提取有效特征的能力，从而提高了图像识别的准确性和效率。这种结构使得深度学习模型能够捕捉到输入数据中的高级抽象特征，这对于许多机器视觉任务至关重要。

除了CNN，还有其他深度学习模型也被广泛应用于机器视觉中，如循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。RNN可以用于序列数据建模和预测，在视频分析和语音识别等领域有广泛应用。而GAN可以用于生成新的图像数据，为机器视觉任务提供更多的训练数据。深度学习算法为机器视觉提供了一种强大的工具箱，使其能够解决以前难以处理甚至无法解决的问题。深度学习模型已经证明了它们在各种机器视觉挑战中的优越性能，并继续推动着这一领域的快速发展。