视觉定位机器人：

机器视觉应用前的准备工作 从本质上讲，机器视觉系统就是在工业环境中引导机器人、测量物品、统计物品、读取条码、字母和数字，以及检测缺陷。在任何机器视觉应用中，无论是最简单的装配检验，还是复杂的3D机器人箱子拾取应用，通常第一步都是采用图案匹配技术定位相机视场内的兴趣物品或特征。兴趣物品的定位往往决定机器视觉应用的成败。所以机器视觉应用前的准备工作至关重要。

元件定位的挑战性 元件定位是机器视觉应用前非常关键的第一步。如果图案匹配软件工具无法精确地定位图像中的元件，那么，它将无法引导、识别、检验、计数或测量元件。虽然元件定位听上去很简单，但在实际生产环境中，元件外观的差异可能导致这一步变得非常具有挑战性。因照明或遮挡而出现的外观变化可能导致元件定位变得困难 虽然视觉系统经过培训，基于图案来识别元件，但即使是最严格控制的流程，也允许元件外观存在一定的变化。元件呈现或姿势畸变影响也可能导致元件定位变得困难 要实现精确、可靠、可重复的结果，视觉系统的元件定位工具必须具备足够的智能，能够快速、精确地将培训图案与生产线上移动过来的实际物品进行比较。