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“定位”在機器視覺中的重要性
閱讀：651 發布時間：2022-4-2機器人視覺定位包括二維定位和三維定位，它不僅僅是目前常見的二維坐標、三維坐標定位。工業機器人定位實際是通過其他傳感器給機器人執行動作提供判斷的依據，其中主要是以在線檢測傳感器為主，因為圖像是所有傳感器中提供信號所包含信息量的載體。研究智能機器人的基礎首先應該是研究好機器人視覺技術。
一，視覺傳感定位
視覺傳感器(指單目相機+鏡頭，下同)作為移動機器人的“眼睛”，將在自主定位導航、無人駕駛技術中承擔重要的角色。主要原因如下：超過90%的動物(包括人類)靠眼睛自主定位導航，視覺是更適合移動機器人自主導航的方式;
相比于磁線、磁釘、二維碼和激光等AGV傳統導航方式，視覺導航方式優勢明顯。未來機器人專注于視覺導航AGV，其自主開發的視覺導航無人叉車、無人牽引車本體及調度軟件系統具備以下三大優勢：
與顏色特征和灰度特征不同，紋理特征不是基于像素點的特征，它需要在包含多個像素點的區域中進行統計計算，即局部性;同時，局部紋理信息也存在不同程度的重復性，即全局性。紋理特征常具有旋轉不變性，并且對于噪聲有較強的抵抗能力。
二，機器視覺定位工業應用
人類想要實現一系列的基本活動，如生活、工作、學習就必須依靠自身的器官，除腦以外，最重要的就是我們的眼睛了，(工業)機器人也不例外，要完成正常的生產任務，沒有一套完善的，*的視覺系統是很難想象的。
模具注塑：在原來的工作狀態下，是用人工的方法將物料安放到注塑機里，在進行模具注塑，現在通過應用機器人自動設備，用自動分料設備將物料整齊分開，然后通過機器人，將相應物料安放在固定工位上，實現自動化，智能化。
三，機器視覺定位人工智能與深度學習
認知機器人還需要具備不斷學習的功能，無論是做檢測還是定位引導，當機器人做的次數越多，伴隨著數據的增長變化，機器人的準確性也會越高，這跟人的學習成長能力是類似的。
傳統的機器臂只是自動化設備，是通過編程處理固定的動作，是不能處理具有變動性事物的能力。微鏈所做的就是機器人視覺，這要求機器人要擁有3D視覺，能處理三維空間里的三維物體問題，并且具有復雜算法，支撐機器人對位置、動作、軌跡等復雜信息的捕捉，這必須要依賴人工智能和深度學習來完成。
機器學習是AI的原點，但有部分人對此也存在認識誤區，認為機器人視覺跟AI、人工智能、深度學習捆綁在一起只是為了聽起來覺得而已。張先生解釋道，其實人工智能其實并不復雜，并不是有些人理解的機器和人一樣。