机器视觉系统是一种利用计算机实现对图像、视频等视觉信息进行处理和分析的系统。它通常由以下几个部分组成：
1. 图像采集设备：这是机器视觉系统的第一步，需要将待处理的物体或场景转换为图像。常见的图像采集设备有CCD（电荷耦合元件）、CMOS（互补金属氧化物半导体）等。这些设备可以将光信号转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）转换为数字信号。
2. 图像预处理：在图像采集后，需要进行一系列的预处理操作，以提高后续处理的效果。预处理包括去噪、滤波、灰度化、二值化等。这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和识别打下基础。
3. 特征提取：在预处理后的图像中，需要提取出有用的特征来表示物体。常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理分析等。这些方法可以从图像中提取出一些有用的信息，如物体的形状、大小、位置等。
4. 目标识别与跟踪：在提取了特征之后，需要对这些特征进行分类和识别，以确定物体的种类。此外，还需要对物体进行跟踪，以便在后续的图像序列中识别相同的物体。常用的目标识别方法有模板匹配、神经网络、支持向量机等。
5. 决策与控制：在目标识别和跟踪的基础上，需要根据一定的规则做出决策，如是否移动到下一个位置、是否需要报警等。这部分通常由控制器来实现，它可以接收来自传感器的信号，并根据预设的规则做出响应。
6. 用户界面：为了方便用户操作，机器视觉系统通常会有一个友好的用户界面。用户可以通过这个界面输入命令，或者查看系统的运行状态。用户界面的设计需要考虑易用性、直观性和交互性等因素。
7. 通信接口：为了实现与其他设备的协同工作，机器视觉系统通常会有一个通信接口。这个接口可以是串口、USB、以太网等，用于传输数据和指令。通信接口的设计需要考虑数据传输的速度、稳定性和安全性等因素。
8. 电源管理：为了保证机器视觉系统的稳定运行，需要有一个电源管理系统。这个系统负责为系统中的各个部件提供稳定的电源，并能够根据需求调整供电电压和电流。电源管理的设计需要考虑功耗、效率和可靠性等因素。
9. 软件系统：机器视觉系统的核心是软件系统，它负责实现图像处理、特征提取、目标识别等功能。软件系统的设计需要考虑算法的复杂度、运行速度和可维护性等因素。常见的软件系统有Python、C++、Java等编程语言编写的库和框架。
10. 硬件平台：机器视觉系统需要依赖于特定的硬件平台才能正常工作。硬件平台包括处理器、内存、存储设备、显示器等。硬件平台的选型需要考虑性能、成本、兼容性等因素。
