到現(xiàn)在為止，機器人視覺系統(tǒng)已經(jīng)經(jīng)歷了三代的發(fā)展，從第一代的按規(guī)定流程對圖像進行處理并輸出結(jié)果，到第二代由計算機、圖像輸入設(shè)備、結(jié)果輸出硬件構(gòu)成的視覺系統(tǒng)，及現(xiàn)在最新的采用高速圖像處理芯片，并進行算法，具有高度的智能和普通適用性，能模擬人的高度視覺功能。典型的機器人視覺系統(tǒng)組成包括：圖像采集部分、圖像處理部分、運動控制部分。
快遞分揀機器人多少錢一個機器視覺系統(tǒng)主要應(yīng)用在檢測、識別、測量、定位等方面。目前機器人視覺主要存在的問題：
1、如何準確、高速地識別出目標。
2、如何有效地構(gòu)造和組織出可靠的識別算法，并且順利地實現(xiàn)。這期待著高速的陣列處理單元，以及算法的新突破，這樣就可以用極少的計算量高度地并行實現(xiàn)功能。
3、實時性是一個難以解決的重要問題。圖像采集速度較低以及圖像處理需要較長時間給系統(tǒng)帶來明顯的時滯，此外視覺信息的引入也明顯增大了系統(tǒng)的計算量，例如計算圖像雅可比矩陣、估計深度信息等等。圖像處理速度是影響視覺系統(tǒng)實時性的主要瓶頸之一。
4、穩(wěn)定性是所有控制系統(tǒng)首先考慮的問題，對于視覺控制系統(tǒng)，無論是基于位置、基于圖像或者混合的視覺伺服方法都面臨著如下問題：當初始點遠離目標點時，如何保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，即增大穩(wěn)定區(qū)域和保證全局收斂；為了避免伺服失敗，如何保證特征點始終處在視場內(nèi)。
機器人視覺應(yīng)當進一步研究的問題：
1、圖像特征的選擇問題。
視覺伺服的性能密切依賴于所用的圖像特征，特征的選擇不僅要考慮識別的指標，還要考慮控制指標。從控制的觀點看，用冗余特征可抑制噪聲的影響，提高視覺伺服的性能，但又會給圖像處理增加難度。因此如何選擇性能最優(yōu)的特征，如何處理特征以及如何評價特征，都是需要進一步研究的問題。針對任務(wù)有時可能需要從一套特征切換到另一套，可以考慮把全局特征與局部特征結(jié)合起來。
分揀機器人分揀速度并聯(lián)分揀機器人的設(shè)計2、結(jié)合計算機視覺及圖像處理的研究成果，建立機器人視覺系統(tǒng)的專用軟件庫。
3、加強系統(tǒng)的動態(tài)性能研究。目前的研究多集中于根據(jù)圖像信息確定期望的機器人運動這一環(huán)節(jié)上，而對整個視覺伺服系統(tǒng)的動態(tài)性能缺乏研究。
4、利用智能技術(shù)的成果。
5、利用主動視覺的成果。
主動視覺是當今計算機視覺和機器人視覺研究領(lǐng)域中的一個熱門課題。它強調(diào)的是視覺系統(tǒng)與其所處環(huán)境之間的交互作用能力。與傳統(tǒng)的通用視覺不同，主動視覺強調(diào)兩點，一是認為視覺系統(tǒng)應(yīng)具有主動感知的能力，二是認為視覺系統(tǒng)應(yīng)基于一定的任務(wù)或目的，主動視覺認為在視覺信息獲取過程中，應(yīng)更主動地調(diào)整攝像機的參數(shù)，如方向、焦距、孔徑等并能使攝像機迅速對準感興趣的物體。
更一般地，它強調(diào)注視機制，強調(diào)對分布于不同空間范圍和時間段上的信號采用不同的分辨率有選擇性地感知，這種主動感知既可在硬件層上通過攝像機物理參數(shù)的調(diào)整實現(xiàn)，也可以在基于被動攝像機的前提下，在算法和表示層上通過對已獲得的數(shù)據(jù)有選擇性地處理實現(xiàn)。同時，主動視覺認為不基于任何目的的視覺過程是毫無意義的，必須將視覺系統(tǒng)與具有的目的相聯(lián)系，從而形成感知／作用環(huán)。
分揀機器人的組成及其結(jié)構(gòu)6、多傳感器融合問題。視覺傳感器具有一定的使用范圍，如能有效地結(jié)合其它傳感器，利用它們之間性能互補的優(yōu)勢，便可以消除不確定性，取得更加可靠、準確的結(jié)果。
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