机器视觉运控可以通过视觉传感器和运动执行器实现。视觉传感器如相机可以捕捉物体的图像特征，对物体的颜色、表面划痕、规格大小等进行定位检测和图像获取；运动执行器则可以执行精准的控制和移动，将得到的图像特征信息进一步分析解释，再将结果反馈到机械端进行分检。其工作流程包括工件定位检测、图像获取、图像处理和结果反馈等步骤，对系统参数设置有严格要求。

机器视觉运控的实现需要一系列的技术和工具。首先，需要使用视觉传感器，如相机，来捕捉物体的图像特征。相机可以安装在机器人上，也可以安装在固定的位置，通过镜头捕捉物体的图像。其次，需要使用图像处理软件，对图像进行处理和分析，提取出有用的特征信息。这些特征信息可以包括物体的位置、形状、颜色等。然后，需要使用运动执行器，如机器人手臂，来执行控制和移动。机器人手臂可以根据图像处理的结果，执行相应的动作，如抓取物体、移动物体等。

机器视觉运控的应用非常广泛，可以应用于工业制造、医疗、农业、航空航天等领域。在工业制造中，机器视觉运控可以用于自动化生产、质量检测、机器人导航等。在医疗领域，机器视觉运控可以用于手术导航、病理分析、医学影像等。在农业领域，机器视觉运控可以用于农作物监测、精准农业、智能灌溉等。在航空航天领域，机器视觉运控可以用于卫星导航、飞行器控制、空间站维护等。

机器视觉运控的实现需要一定的技术和工具，同时也需要一定的经验和知识。如果您对机器视觉运控感兴趣，可以学习相关的技术和工具，并通过实践来提高自己的技能。同时，也可以关注相关的研究和发展，了解最新的技术和应用。