机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法
机器人视觉概况
机器人视觉：赋予机器“看”的能力
机器人视觉，顾名思义，就是让机器人具备像人类一样的视觉感知能力。通过摄像头、传感器等硬件设备，机器人可以捕捉外界的图像信息，并经过复杂的算法处理，实现对目标物体的识别、定位、跟踪等功能。这种能力使得机器人能够在复杂的环境中自主导航、执行任务，极大地扩展了机器人的应用范围。
机器人视觉的实现离不开计算机视觉技术的支持。计算机视觉是一门研究如何使机器从图像或多维数据中获取信息的科学。在机器人视觉中，计算机视觉技术主要包括图像处理、特征提取、目标识别、场景理解等方面。
图像处理：机器人通过摄像头等硬件设备获取图像信息后，首先需要进行图像处理。图像处理包括图像增强、图像去噪、图像分割等步骤，旨在提高图像的质量，为后续的特征提取和目标识别打下基础。
机器人视觉是什么
机器人视觉技术在多个领域有广泛应用，包括
1
工业检测：在生产线上应用视觉检测技术，实现产品的自动检测和质量控制
2
智能制造：在生产线上应用视觉检测技术，实现产品的自动检测和质量控制
3
自动驾驶：结合图像识别、视频分析等技术，实现车辆的自主导航和驾驶决策
4
医疗影像分析：辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率
5
智能家居：通过智能摄像头和语音识别技术，实现家居设备的智能化控制和人机交互
