在议论日益盛行的工业4.0和智能制造主题时，无论如何，机器人都是不可防止的问题。机器人的智能水平会影响整个行业的开展。传统的机器人只能在定义良好的构造化环境中执行某些命令动作，并且缺乏辨认和响应环境的才能，这严重限制了机器人的应用。借助机器人视觉控件，您无需停止预教学或离线编程工业机器人的运动轨迹，从而能够俭省大量编程时间，并进步消费效率和加工质量。 这是标题中提到的基于机器视觉的工业机器人视觉引导系统。
典型的机器人视觉定位系统由装置在铰接式机器人边缘的单个摄像头组成，因而在摄像头图像中能够看到工件。该系统包括照相机系统和控制系统。
（1）摄像头系统：由一台摄像头和一台计算机（包括图像采集卡）组成，担任视觉图像搜集和机器视觉算法。数码相机是当前行业技术开展程度的理想选择。其中，MV-EM / E系列工业相机提供了丰厚的界面开发包功用，普遍的分辨率，帧速率等，以及多功用性。并且由于其良好的稳定性。
（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用于控制机器人边缘的实践位置。用CCD相机拍摄工作区。该计算机运用图像辨认办法来提取跟踪特征，执行数据辨认和计算以及逆运动学以捕获机器人中每个关节的位置误差。它控制高精度末端执行器并调整机器人。姿态。
下面，让我们细致剖析视觉引导机器人的工作原理。首先，运用CCD摄像机（包括镜头之类的图像捕获设备）将视频信号输入到计算机，然后软件快速对其停止处置。处置过程如下：选择要跟踪的部分图像。此步骤等效于离线学习，在图像中树立坐标系并锻炼系统以查找要跟踪的内容的过程。学习后，摄像机连续搜集图像，提取跟踪功用，执行数据辨认和计算，并运用逆运动学为机器人的每个关节位置获取给定值，并取得高精度。控制末端执行器以调整机器人的姿态。
经过这种方式，视觉引导系统将基于区域的匹配和外形特征辨认相分离，以执行数据辨认和计算，从而快速而地辨认出物体特征的边境和中心。机器人视觉引导系统运用逆运动学来获取机器人每个关节位置的旋转角度。经过控制误差，控制末端执行器并调整机器人的姿态，减少该误差。这处理了机器人边缘的实践位置远离希冀位置的问题，并进步了传统机器人的定位精度。
