在当今日益发达的工业自动化和智能化领域，机器视觉系统起着至关重要的作用。机器视觉系统是利用计算机模拟人的视觉功能来分析和解释图像信息的系统。有各种各样的结构形式，但每一种都是为了满足特定的应用要求而设计的。

1. 硬件结构

机器视觉系统的硬件结构通常包括三个主要部分：图像采集、图像处理和输出执行。

图像采集部分：主要由摄像机、镜头、光源等组成。摄像头负责将目标物体的图像转换成电信号，而镜头则用来调节图像的清晰度和大小。光源为图像采集提供了必要的照明条件，保证了图像质量。

图像处理部分：包括图像采集卡、图像处理器和计算机等。图像采集卡将摄像头输出的电信号转换成数字信号供计算机处理。图像处理器负责图像的预处理、特征提取、模式识别等操作，提取目标对象的有用信息。

输出执行部分：根据图像处理结果，输出执行部分负责执行相应的操作，如控制机器人的动作，调整生产线的参数等。

2. 软件结构

机器视觉系统的软件结构通常包括图像处理算法、控制算法和人机界面。

图像处理算法：它是机器视觉系统的核心，用于对图像进行各种处理操作，如滤波、边缘检测、二值化、形态学处理等。这些算法的目的是从图像中提取有用的信息，如位置、大小、形状等。目标对象。

控制算法：根据图像处理结果，控制算法负责产生相应的控制信号，驱动输出执行部分执行相应的操作。控制算法的设计需要考虑系统的实时性、稳定性和准确性等因素。

人机界面：是机器视觉系统与使用者之间的交互界面，用于显示图像处理结果、设定系统参数、监控系统状态等。人机界面的设计需要注重易用性和友好性，使用户能够方便地操作和维护系统。

3. 一体化的结构形式

随着机器视觉技术的不断发展，越来越多的机器视觉系统采用一体化设计思想。集成视觉系统集图像采集、图像处理、输出执行于一体，具有结构紧凑、功能强大、安装维护方便等优点。此外，一体化的机器视觉系统还可以根据用户需求定制，以满足特定应用的要求。

综上所述，机器视觉系统有多种结构形式，但每一种都是为了满足特定的应用需求而设计的。在实际应用中，需要根据具体应用场景和要求选择合适的结构形式，以达到高效、准确的目测和分析。