视力检测仪通常通过硬件传感器采集数据，再由内部的微处理器或计算机系统进行数据接收和解析，具体过程如下：

1、数据采集

光学系统：视力检测仪一般会发出特定的光学信号，如不同方向、不同亮度的光线或图案，投射到被测者的眼睛。眼睛对这些光线的折射、反射等情况会因视力状况不同而有所差异。仪器的光学系统会收集这些经过眼睛作用后的光线信息，将其转化为光学图像。

图像传感器：将光学图像聚焦到图像传感器上，常见的图像传感器如电荷耦合器件（CCD）或互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器。它们会将光学信号转换为电信号，每个像素点对应着不同的电信号强度，从而形成与眼睛视力相关的电信号图像数据。

其他传感器：一些先进的视力检测仪可能还会配备其他传感器，如用于测量眼压的压力传感器、检测眼睛运动的陀螺仪或加速度传感器等，这些传感器会采集与视力相关的其他生理数据。

2、数据传输

内部总线：采集到的电信号数据通过仪器内部的总线系统，如通用串行总线（USB）、串行外设接口（SPI）或集成电路总线（I2C）等，传输到微处理器或计算机系统。这些总线能够实现高速、可靠的数据传输，确保数据的完整性和准确性。

3、数据解析

预处理：微处理器或计算机系统接收到数据后，首先会进行预处理。这包括对图像数据进行去噪、灰度化、归一化等处理，以提高数据的质量和可处理性，减少噪声和干扰对后续分析的影响。

特征提取：从预处理后的数据中提取与视力相关的特征信息。例如，对于图像数据，可能会分析眼睛的屈光状态、视网膜的形态、瞳孔的大小和反应等特征；对于眼压数据，会提取眼压的数值及其变化趋势等特征。

算法分析：利用专门的算法和模型对提取的特征进行分析和计算。这些算法通常是基于大量的实验数据和医学知识建立起来的，能够将特征信息转化为具体的视力参数，如近视度数、远视度数、散光度数、视力等级等。例如，通过分析图像中视网膜上的光斑分布和形状，利用光学原理和数学模型来计算眼睛的屈光不正程度。

结果输出：将解析后得到的视力检测结果以直观的方式呈现给医生或被测者，如在显示屏上显示数字、图表或文字报告，也可以通过打印机输出纸质报告，还能将数据存储到电子病历系统中，方便后续查询和对比。