2D视觉技术，作为现代科技领域的重要组成部分，其核心原理在于通过摄像头或其他2D传感器采集平面图像信息，进而对这些图像进行分析和处理。这一技术主要关注的是平面图像的特征提取、识别、测量和分割等。

在2D视觉系统中，图像采集是第一步。使用工业相机捕捉场景中的图像，这些图像可能是灰度的或彩色的，通过不同类型的光源和照明技术来增强图像质量，确保后续处理的准确性。

接下来是预处理阶段，包括滤波去噪、增强对比度、边缘检测等步骤，以提高图像中特征的可识别性。边缘检测是其中的关键步骤，它能够帮助系统识别出图像中的物体轮廓，为后续的特征提取和模式识别奠定基础。

特征提取是2D视觉技术的核心环节。通过算法识别图像中的关键特征，如直线、角点、轮廓、纹理等，这些特征将用于后续的物体识别、定位或测量。

最后，模式识别阶段使用模板匹配、机器学习或深度学习方法对提取的特征进行分类和识别。这一阶段的目标是将图像中的物体与预设的模板或数据库中的信息进行比对，从而实现对物体的识别或分类。

2D视觉技术因其成本低、易于实现且图像数据易于处理和存储等优势，在工业自动化、智能交通、安防监控等领域得到了广泛应用。然而，它也存在局限性，如无法获取物体的深度信息，对于需要三维信息的应用场景则显得力不从心。

综上所述，2D视觉原理是通过采集、预处理、特征提取和模式识别等步骤，实现对平面图像的分析和处理，为各种应用场景提供有力的技术支持。