机器视觉系统中常见的神经网络架构主要包括以下几种：
1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）：
前馈神经网络是最基本的神经网络架构之一，由输入层、隐藏层和输出层组成。
信息从输入层开始，经过隐藏层的处理，最终到达输出层。
每一层的神经元只与下一层的神经元相连，不存在跨层连接或反馈连接。
前馈神经网络在模式识别、分类问题等领域具有广泛的应用，如图像识别任务。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：
卷积神经网络是计算机视觉技术最经典的模型结构，它仿照生物的视知觉机制构建。
通过卷积核提取输入数据的关键特征，经过多次网络的转换，得到想要的输出。
CNN在图像识别、图像分类等任务中表现出色，能够自动学习并提取图像中的特征。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：
循环神经网络在其连接图中定向了循环，这意味着可以按照箭头回到开始的地方，具有复杂的动态。
RNN主要用于处理序列数据，如时间序列分析、语音识别等。
在机器视觉中，RNN可以用于处理视频序列等动态图像数据。
还有一些其他神经网络架构在机器视觉系统中也有应用，如生成对抗网络（GANs）、长短时记忆网络（LSTM）等。这些架构在不同的机器视觉任务中发挥着各自的优势，共同推动了机器视觉技术的发展。
