机器视觉系统是一种利用计算机实现对物体的识别、测量、跟踪和控制的自动化技术。它主要包括三个部分：图像采集系统、图像处理系统和目标识别与决策系统。
1. 图像采集系统：图像采集系统是机器视觉系统的第一道防线，负责从被测物体上获取原始图像信息。它通常由摄像头、光源、镜头等组成，通过这些设备将物体表面的信息转化为数字信号，送入计算机进行处理。图像采集系统的性能直接影响到后续图像处理的效果，因此需要选择具有高分辨率、高清晰度、低噪声等特点的摄像头和光源。
2. 图像处理系统：图像处理系统是机器视觉系统的第二道防线，负责对采集到的原始图像进行预处理、特征提取、模式识别等操作。它通常由图像预处理模块、特征提取模块、模式识别模块等组成。图像预处理模块主要用于消除图像中的噪声、模糊、失真等问题；特征提取模块主要用于从图像中提取出有用的特征信息，如边缘、角点、纹理等；模式识别模块主要用于根据提取的特征信息进行物体分类、识别等任务。图像处理系统的性能直接影响到后续目标识别与决策的准确性，因此需要选择具有高效、准确、鲁棒等特点的图像处理算法。
3. 目标识别与决策系统：目标识别与决策系统是机器视觉系统的第三道防线，负责根据图像处理系统提供的信息，对物体进行识别、定位、跟踪等操作。它通常由识别模块、定位模块、跟踪模块等组成。识别模块主要用于根据提取的特征信息判断物体的种类；定位模块主要用于确定物体在图像中的位置；跟踪模块主要用于实现对物体的持续跟踪。目标识别与决策系统的性能直接影响到整个机器视觉系统的应用效果，因此需要选择具有快速、准确、稳定等特点的识别算法和跟踪算法。
总之，机器视觉系统是一个复杂的系统工程，涉及到多个学科和技术的综合应用。只有通过不断的技术创新和优化，才能提高机器视觉系统的性能和应用价值，为制造业、医疗、交通等领域的发展做出贡献。
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