机器视觉系统一般由以下几部分组成：
1. 图像采集：通过各种传感器（如相机、激光雷达等）采集物体表面的图像或点云数据。
2. 图像预处理：对采集到的原始图像进行去噪、滤波、增强等操作，使其更适合后续的分析与处理。
3. 特征提取：通过算法从图像中提取出区分不同物体的特征信息，如形状、纹理、颜色等。
4. 物体识别：利用机器学习等算法实现对物体的识别，即判断所提取的特征是否匹配已知的物体模型，确定物体的类别与位置等。
5. 决策反馈：根据识别结果，机器视觉系统可以进行各种决策和反馈，如控制机器人的移动、调整机器的姿态等。
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