客观世界中三维物体经由传感器(如摄像机)转变为二维的平面图像，再经图像处理，输出该物体的图像。通常机器人判断物体位置和形状需要两类信息，即距离信息和明暗信息。当然作为物体视觉信息来说，还有色彩信息，但它对物体的位置和形状识别不如前两类信息重要。机器人视觉系统对光线的依赖性很大，往往需要好的照明条件，以便使物体所形成的图像为清晰，检测信息增强，克服阴影、低反差、镜反射等问题
培训方式
机器人视觉运动控制培训目的
使学员理解机器人视觉系统获取的信息（如目标物体的位置、形状、姿态等）如何与机器人的运动指令相匹配。例如，在工业生产线上，机器人要根据视觉识别出的零件位置和角度准确地移动机械臂进行抓取，培训就是要让学员掌握这种从视觉感知到运动决策的转换过程。
对于复杂的任务，如装配、分拣、焊接等，培训帮助学员学会利用视觉运动控制技术来提高机器人的工作精度、效率和灵活性。例如，在电子元件装配任务中，通过视觉运动控制，机器人可以在高速运转的情况下准确地将微小的芯片安装到电路板的指定位置。
学员能够掌握在视觉运动控制系统出现故障时（如视觉识别错误导致运动偏差、运动过程中的碰撞等），如何进行故障排查和系统优化。这包括调整视觉参数、运动控制参数，以及检查硬件连接等多个方面。
机器人视觉运动控制培训内容
阐述视觉信息如何转换为运动控制指令，例如视觉系统识别出目标物体的三维坐标后，如何通过坐标变换和运动规划算法，将其转换为机器人各关节的运动角度和速度指令。介绍视觉反馈控制的概念，即机器人在运动过程中如何根据视觉系统实时反馈的信息（如目标物体的位置变化）来调整运动轨迹，确保准确地完成任务。
实践操作部分培训内容
学员将亲自动手搭建机器人视觉运动控制系统，包括选择合适的机器人平台（如工业机器人、协作机器人等）、视觉传感器（相机、镜头、光源等）以及运动控制卡等硬件设备，并进行连接和配置。例如，在搭建一个简单的零件分拣系统时，要根据零件的大小、形状和工作环境选择合适的相机分辨率和镜头焦距。
学习如何调试硬件设备，如校准相机的焦距、光圈和白平衡，设置运动控制卡的参数（如脉冲频率、速度倍率等），以确保硬件系统能够正常工作。
教授学员使用编程语言（如
C++、Python 等）结合机器人控制库（如 ROS - Robot Operating System 中的 MoveIt!
等）和视觉处理库（如 OpenCV）进行视觉运动控制程序的开发。例如，利用 Python 和 OpenCV
编写程序来实现对目标物体的识别和定位，然后通过 MoveIt! 将目标位置信息转换为机器人的运动指令。
进行案例编程实践，如编写一个简单的机器人抓取程序，要求机器人根据视觉识别到的物体位置和姿态，规划运动路径并准确地抓取物体。在这个过程中，学员要考虑到视觉误差、运动精度和碰撞检测等多个因素。
实际场景应用实践
模拟工业生产、物流分拣、医疗手术辅助等实际场景，让学员将所学知识应用到具体的任务中。例如，在模拟物流分拣场景中，学员要设计一个视觉运动控制系统，使机器人能够快速、准确地识别包裹的标签信息和形状，然后将包裹分拣到指定的区域。
