机器视觉软件系统除具有图像处理和分析功能外，还应具有界面友好、操作简单、扩展性好、与图像处理专用硬件兼容等优点。国外视觉检测技术研究开展的较早，已涌现了许多较为成熟的商业化软件，应该比较多的有HALCON、HexSight、Vision Pro等

　　视觉定位包括二维定位和三维定位，它不仅仅是目前常见的二维坐标、三维坐标定位。定位实际是通过其他传感器给机器人执行动作提供判断的依据，其中主要是以在线检测传感器为主，因为图像是所有传感器中提供信号所包含信息量最大的载体。研究的基础首先应该是研究好机器人视觉技术。

　　提及视觉定位传送带跟踪定位

　　视觉传感器（指单目相机+镜头，下同）作为移动机器人的“眼睛”，将在自主定位导航、无人驾驶技术中承担最为重要的角色。主要原因如下：超过90%的动物（包括人类）靠眼睛自主定位导航，视觉是更适合移动机器人自主导航的方式；

　　外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，

　　人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。

　　认知机器人还需要具备不断学习的功能，无论是做检测还是定位引导，当机器人做的次数越多，伴随着数据的增长变化，机器人的准确性也会越高，这跟人的学习成长能力是类似的。

　　传统的机器臂只是自动化设备，是通过编程处理固定的动作，是不能处理具有变动性事物的能力。微链所做的就是机器人视觉，这要求机器人要拥有3D视觉，能处理三维空间里的三维物体问题，并且具有复杂算法，支撑机器人对位置、动作、轨迹等复杂信息的捕捉，这必须要依赖人工智能和深度学习来完成。

　　提及视觉定位传送带跟踪定位该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

　　机器学习是AI的原点，但有部分人对此也存在认识误区，认为机器人视觉跟AI、人工智能、深度学习捆绑在一起只是为了听起来觉得高端而已。张先生解释道，其实人工智能其实并不复杂，并不是有些人理解的机器和人一样。

　　相比于磁线、磁钉、二维码和激光等AGV传统导航方式，视觉导航方式优势明显。未来机器人专注于视觉导航AGV，其自主开发的视觉导航无人叉车、无人牵引车本体及调度软件系统具备以下三大优势：

　　与颜色特征和灰度特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算，即局部性；同时，局部纹理信息也存在不同程度的重复性，即全局性。纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。

　　在原来的工作状态下，是用人工的方法将物料安放到注塑机里，在进行模具注塑，现在通过机器人自动设备，用自动分料设备将物料整齐分开，然后通过机器人，将相应物料安放在固定工位上，实现自动化，智能化。