机器人的视觉传达技术是让机器人通过视觉传感器（如相机、激光雷达等）获取环境信息，并转化为可处理的数据，最终实现定位、识别、测量等功能的核心技术。以下是其关键要点：
1. 技术原理
坐标系转换：通过标定工具将相机像素坐标转换为机器人可识别的物理坐标。例如，使用9点标定法建立像素坐标与机器人坐标的映射关系，生成标定文件以实现精准定位。
小孔成像模型：相机通过透镜或小孔成像原理捕捉光线，将三维空间映射到二维像平面，再通过透视投影和仿射变换计算物体位置。
传感器融合：结合单目相机、相机、激光雷达等传感器，获取物体的形状、距离、纹理等多维信息。
2. 核心应用场景
工业检测：识别产品缺陷（如划痕、裂纹）、尺寸测量或符号识别，提升生产线自动化水平。
焊接与分拣：实时跟踪焊缝位置调整焊枪，或通过吸盘/夹爪抓取特定颜色/形状的物体。
智能监控：扩展至人脸识别、指纹识别等安防领域，以及AR/VR中的虚实交互场景。
3. 关键技术组件
视觉伺服系统：包含相机、图像处理算法（如Halcon）、运动控制模块，实现动态反馈与调整。
3D视觉传感器：如奥比中光的相机，为机器人提供立体视觉能力，适应复杂环境（如斜坡、草地）。
标定算法：解决相机畸变、传感器误差等问题，确保坐标转换精度。
4. 未来趋势
AI融合：结合学习提升复杂场景下的识别能力，如动态物体追踪。
- 多模态交互：VR/AR技术进一步扩展机器人视觉的应用边界，例如虚拟家居预览或远程协作。
