機器視覺軟件系統(tǒng)除具有圖像處理和分析功能外，還應具有界面友好、操作簡單、擴展性好、與圖像處理專用硬件兼容等優(yōu)點。國外視覺檢測技術研究開展的較早，已涌現(xiàn)了許多較為成熟的商業(yè)化軟件，應該比較多的有HALCON、HexSight、Vision Pro等
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(yè)機器人定位實際是通過其他傳感器給機器人執(zhí)行動作提供判斷的依據(jù)，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最大的載體。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。
提及視覺定位傳送帶跟蹤定位
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最為重要的角色。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；
外觀檢測：檢測生產線上產品有無質量問題，
人類想要實現(xiàn)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(yè)）機器人也不例外，要完成正常的生產任務，沒有一套完善的，先進的視覺系統(tǒng)是很難想象的。
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(shù)越多，伴隨著數(shù)據(jù)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(tǒng)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。
提及視覺定位傳送帶跟蹤定位該環(huán)節(jié)也是取代人工最多的環(huán)節(jié)。說機器視覺涉及到的醫(yī)藥領域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。
機器學習是AI的原點，但有部分人對此也存在認識誤區(qū)，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高端而已。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。
相比于磁線、磁釘、二維碼和激光等AGV傳統(tǒng)導航方式，視覺導航方式優(yōu)勢明顯。未來機器人專注于視覺導航AGV，其自主開發(fā)的視覺導航無人叉車、無人牽引車本體及調度軟件系統(tǒng)具備以下三大優(yōu)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(qū)域中進行統(tǒng)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。
在原來的工作狀態(tài)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(xiàn)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(xiàn)自動化，智能化。
