有名華人計算機視覺專家、斯坦福大學副教授李飛飛曾講過，“愿望可以壓服做機器人研討的伴侶，視覺是機器人的殺手級使用。”
跟著機器人研討的開展跟“愈來愈瀕臨人類”這個方針的進一步深化，愈來愈多的學者跟從業者更深刻意識到了計算機視覺對機器人全部行業開展的重要性。
機器人視覺體系是指用計算機去實現人的視覺功用，也就是用計算機去實現對客觀的三維世界的辨認。機器人視覺次要研討用計算機去模擬人的視覺功用從客觀事物的圖象中提取信息，停止處置懲罰并加以明白，終極用于實際檢測、丈量跟節制。
機器人視覺的開展
機器人視覺體系閱歷了三代的開展：
第一代機器人視覺的功用普通是按規定流程對圖象停止處置懲罰并輸出成果。這類體系普通由平凡數字電路搭成，次要用于平板資料的缺陷檢測。
第二代機器人視覺體系普通由一臺計算機，一個圖象輸入設備跟成果輸出硬件組成。視覺信息正在機內以串行方法活動，有必然學習才能以順應各類新環境。
第三代機器人視覺體系是現階段國際上正在開辟利用的體系。采取高速圖像處理芯片，并行算法，存在高度的智能跟平凡的適應性，能模擬人的高度視覺功用。
機器人視覺現階段存在的次要問題
快遞分揀機器人能掙多少錢1、若何精確、高速天辨認出方針。
倉儲分揀機器人2、若何無效天機關跟組織出靠得住的辨認算法，而且順遂天實現。那等候著高速的陣列處理單元，和算法的新沖破，如許便可以用少少的計較量高度天并行實現功用。
3、實時性是一個難以解決的緊張問題。圖象收羅速率較低和圖像處理須要較長時間給體系帶來較著的時滯，另外視覺信息的引入也較著增大了體系的計較量，例如計較圖象俗可比矩陣、估量深度信息等等。圖像處理速率是影響視覺體系實時性的次要瓶頸之一。
4、穩定性是一切控制系統起首思量的問題，關于視覺控制系統，無論是基于地位、基于圖象或許混淆的視覺伺服方式皆面對著以下問題：現在始點闊別方針點時，若何保證系統的穩定性，即增大不變區域跟保障全局收斂；為了制止伺服失利，若何保障特點面一直處在視場內。
機器人視覺應該進一步研討的問題
1.圖象特點的取舍問題。視覺伺服的機能親密依賴于所用的圖象特點，特點的取舍不只要思量辨認的目標，還要思量節制目標。從節制的概念看，用冗余特點可抑制噪聲的影響，進步視覺伺服的機能，但又會給圖像處理增長難度。是以若何取舍機能最優的特點，若何處置懲罰特點和若何評估特點，皆是須要進一步研討的問題。針對使命有時能夠須要從一套特點切換到另一套，可以思量把全局特點與部分特點聯合起來。
2.聯合計算機視覺及圖像處理的研究成果，樹立機器人視覺體系的公用軟件庫。
3.增強體系的靜態機能研討。現階段的研討多集合于依據圖象信息肯定期冀的機器人運動這一環節上，而對全部視覺伺服系統的靜態機能缺乏研討。
4.應用智能技巧的結果。
5.應用自動視覺的結果。自動視覺是現今計算機視覺跟機器人視覺研討范疇中的一個熱點課題。它強調的是視覺體系與其所處情況之間的交互作用才能。
與傳統的通用視覺分歧，自動視覺強調兩點，一是認為視覺體系應存在自動感知的才能，二是認為視覺體系應基于必然的使命或目標（PurposiveDirected）。
自動視覺認為正在視覺信息獲得進程中，應更自動天調劑攝像機的參數，如標的目的、焦距、孔徑等并能使攝像機疾速瞄準感興趣的物體。更普通天，它強調注目機制，強調對漫衍于分歧空間規模跟時間段上的旌旗燈號采取分歧的分辨率有選擇性天感知，這類自動感知既可正在硬件層上經由過程攝像機物理參數的調劑實現，也可以正在基于主動攝像機的條件下，正在算法跟表示層上經由過程對已取得的數據有選擇性天處置懲罰實現。
同時，自動視覺認為沒有基于任何目標的視覺進程是毫無意義的，必需將視覺體系與存在的目標相接洽，從而造成感知／作用環（Perception／ActionCycle）。
圖書分揀機器人哪個公司開發6.多傳感器融會問題。視覺傳感器存在必然的利用規模，如能無效天聯合別的傳感器，應用它們之間機能互補的劣勢，便可以消弭不確定性，取得加倍靠得住、精確的成果。
給機器人加上一雙讀懂世界的“慧眼”是機器人的緊張開展標的目的，也是先步信息的技巧結構重點。
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