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到现在为止，机器人视觉系统已经经历了三代的发展，从代的按规定流程对图像进行处理并输出结果，到第二代由计算机、图像输入设备、结果输出硬件构成的视觉系统，及现在新的采用高速图像处理芯片，并进行算法，具有高度的智能和普通适用性，能模拟人的高度视觉功能。典型的机器人视觉系统组成包括：图像采集部分、图像处理部分、运动控制部分。

    机器视觉系统主要应用在检测、识别、测量、定位等方面。目前机器人视觉主要存在的问题：

    1、如何准确、高速（实时）地识别出目标。

    2、如何有效地构造和组织出可靠的识别算法，并且顺利地实现。这期待着高速的阵列处理单元，以及算法（如神经网络法、小波变换等算法）的新突破，这样就可以用极少的计算量高度地并行实现功能。

    3、实时性是一个难以解决的重要问题。图像采集速度较低以及图像处理需要较长时间给系统带来明显的时滞，此外视觉信息的引入也明显增大了系统的计算量，例如计算图像雅可比矩阵、估计深度信息等等。图像处理速度是影响视觉系统实时性的主要瓶颈之一。

    4、稳定性是所有控制系统首先考虑的问题，对于视觉控制系统，无论是基于位置、基于图像或者混合的视觉伺服方法都面临着如下问题：当初始点远离目标点时，如何保证系统的稳定性，即增大稳定区域和保证全局收敛；为了避免伺服失败，如何保证特征点始终处在视场内。