苏州吴江区机器人视觉培训班

  对于光照变化较大的环境，可选用具有高动态范围（HDR）的相机。这种相机能够在强光和弱光区域同时捕捉到清晰的细节，例如在户外强光照射下的物体表面细节以及阴影部分都能较好地成像。
    考虑采用对特定波长光线敏感的传感器。在一些特殊环境中，如工业探伤场景，使用能够对红外线或紫外线等特定波长敏感的传感器，可以穿透物体表面或者突出显示物体的某些特征，从而减少环境光干扰。

采用多种照明方式组合。例如，在检测具有复杂表面纹理的物体时，将前向照明和侧向照明相结合。前向照明可以照亮物体的大部分表面，侧向照明则可以突出物体的纹理和边缘，减少因单一照明方式造成的阴影或反光问题。
    运用智能照明控制技术。通过传感器检测环境光照强度和方向，自动调整照明设备的强度和角度。比如在室内仓库环境中，当有强光从窗户射入时，照明系统可以适当减弱自身亮度，以避免过度曝光或产生反光。

  对于运动中的机器人视觉系统，安装光学防抖或机械防抖装置至关重要。光学防抖通过镜头内的补偿镜片组来抵消相机抖动产生的影响，机械防抖则是利用传感器的位移来补偿抖动。在自动导引车（AGV）等移动机器人上，这些装置可以有效减少因机器人运动而导致的图像模糊。

采用直方图均衡化算法来改善光照不均匀的情况。它可以拉伸图像的直方图，使得图像中较暗和较亮的区域都能有更好的对比度，从而提高目标物体与背景之间的区分度。例如，在隧道内的监控场景中，该算法可以平衡入口强光和内部弱光区域的亮度。
    利用光照不变性特征提取算法。这些算法可以在不同光照条件下提取相对稳定的物体特征，如基于梯度方向直方图（HOG）的特征提取。在人脸识别应用中，即使在不同光照强度下，也能通过 HOG 特征较为准确地识别出人脸。

机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。

计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述