机器人视觉是一门新兴的发展迅速的学科，八十年代以来, 机器人视觉的研究已经历了从实险室走向实际应用的发展阶段。从简单的二值图象处理到高分辨率多灰度的图象处理,从一般的二维信息处理到三维视觉机理以及模型和算法的研究都取得了很大的进展。而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展,更促进了机器人视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究。目前，机器人视觉系统正在广泛地应用于视觉检测、机器人的视觉引导和自动化装配领域中。

    在机器人的工业应用中,装配机器人对视觉系统有着更高的要求。通过与非视觉传感器(如力觉、接近觉和触觉等)传感器功能的相互协调配合,视觉系统要完成机器人对装配工件的识别定位、及检测功能,使装配机器人实现典型的装配动作,如抓取,插入和拧紧等动作。西安交通大学人工智能与机器人研究所在“八·五”期间为863项目“精密装配机器人”研制了一套实时视觉系统,并已推广应用于国防、医学等领域, 获得96年国家科技进步二等奖。

    这套视觉系统硬件部分的核心是图象预处理单元，具有以下主要功能：视频信号输入符合CCIR、RS170标准；采集速度25帧/秒；图象分辨率512×512×8bit；采用PCI总线与视频总线；具有图象处理专用的高速流水线计算单元。

    此外，系统可同时支持8个物理像机,每个物理像机又可对应4个虚拟像机。对于不同的像机安装方式提供相应的视觉校正功能。具有与机器人的装配作业及传送带节拍相适应的实时检测和识别功能。传送带的状态可由串行接口的通迅来与视觉系统同步。视觉系统与机器人控制器的通迅采用RS－232接口，只传输识别结果或某些参数,不传图像数据。

    视觉系统软件部分的核心是进行工件识别，为此我们提出了一种基于模型的猜测—验证的识别方法，即利用工件边缘的多边形表示和具有几何不变性的矩特征给出匹配猜测，然后利用精心设计的快速验算法给出识别结果，并且利用“角点”等局部特征，对粘接、遮掩等情况下的工件识别进行了研究。

    系统可实现以下基本功能：对于几何边数小于30,孔数小于10的工件实时提取多类基于总体和局部的特征,在此基本特征基础之上,进行基于区域模板匹配的实时工件定位和识别、基于梯度图象的实时模板匹配以及基于CAD模型的简单三维物体的动态识别和三维定位。在具体应用过程中,对于一般复杂程度的工件具有1－10工件/秒的识速度,平面定位精度误差不大于1象素,识别率大于96％,拒识率大于99％。