机器视觉系统应对数据冗余问题，可以从以下几个方面入手：
1. 硬件和软件联合优化：
机器视觉系统传统上采用数字域的冯·诺依曼计算架构，其中感知、存储和计算单元是分离的，这导致数据转换和传输过程中产生大量冗余数据。为了提高处理效率，需要硬件和软件的联合优化。近年来，借鉴人类视觉系统的生物启发式图像传感器应运而生，这些传感器在改进架构、信息编码机制和神经适应等方面具有出色的视觉信息压缩能力，可用于解决数据冗余问题，提高信息处理效率。
2. 数据清洗：
数据清洗是解决数据冗余问题的首要步骤。通过删除或修正不一致、重复或无效的数据，可以显著提高数据的质量。这包括重复数据检测、数据标准化、数据验证和错误修正等过程。通过系统性的数据清洗，可以显著减少数据冗余。
3. 数据规范化：
数据规范化是指将数据转换为一致的格式和结构，从而减少数据冗余并提高数据的可用性。这包括定义标准格式、应用转换规则和定期更新数据规范化规则等步骤。通过数据规范化，可以减少由于数据格式不一致而导致的冗余问题。
4. 主数据管理（MDM）：
主数据管理是一种全面的数据管理方法，旨在通过集中管理核心业务数据来减少数据冗余。这包括数据建模、数据集成、数据质量管理和数据治理等关键步骤。通过MDM，可以实现数据的一致性和完整性，减少数据冗余，提高数据集成的效率。
机器视觉系统应对数据冗余问题可以从硬件和软件联合优化、数据清洗、数据规范化和主数据管理等多个方面入手，以提高数据处理效率和准确性。
