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需求分析和系统设计：与用户合作，明确系统的功能和性能需求，并设计系统的整体架构。

软、硬件选型：根据需求分析结果，选择适合的软、硬件设备，包括光学传感器、相机、光源、图像采集设备、处理器等。

软件开发：根据系统设计，编写机器视觉软件，包括图像处理算法、图像分析和识别算法等。可以使用编程语言如C++、Python等，以及机器视觉库如OpenCV、Halcon等。

测试与验证：在实验室环境中对软、硬件进行测试，验证系统的功能和性能是否满足需求。包括对图像质量、算法准确性、实时性等方面进行测试。

系统集成验收：将软、硬件进行集成，进行整体系统的测试和验证。确保各个组件协同工作，实现预期的功能和性能。

试运行和调优：在实际生产环境中进行试运行，收集反馈并进行系统调优，确保系统稳定运行并满足实际需求。

以上是一个简化的工业机器视觉系统开发过程，实际开发可能涉及更多细节和复杂性，需要根据具体项目的需求和要求进行调整和补充。