在制造过程中，工作区域摄像机前出现三种不同形状的物体。这些物体的颜色和强度与背景截然不同。(i)提出了一种能够识别这三个物体的算法。

针对这个问题，我可以提供一个基于计算机视觉技术的物体识别算法，步骤如下：

1. 图像预处理：首先，对输入的图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，提高后续处理的准确率和稳定性。

2. 物体分割：利用图像分割技术，将图像中的物体从背景中分离出来，得到三个独立的物体图像。

3. 特征提取：对每个物体图像进行特征提取，例如颜色、纹理、形状等特征，以便后续分类。

4. 分类器设计：根据提取出的特征，设计一个分类器，将三个物体分类。这里可以使用机器学习算法，例如决策树、支持向量机等，或者用深度学习模型进行训练和分类。

5. 物体识别：将分类器应用到物体图像上，得到每个物体的类别标签，从而完成物体识别的任务。

需要注意的是，物体识别算法的性能受到许多因素的影响，例如光照、物体姿态、背景干扰等，需要在实际应用中进行实验和调试，以提高算法的准确率和稳定性。