機器視覺AGV（Automated Guided Vehicle）是一種利用機器視覺技術進行導航和定位的自動（dòng）導引車輛。以下是關於機器視覺AGV的詳細介紹：
工作原理
圖像采（cǎi）集：AGV機器人搭（dā）載的攝像頭（tóu）通過逐幀采集場景圖像。
圖像預（yù）處理：對采集（jí）到的圖像進行去噪、增強和濾波等處理，以提高圖像質量。
特征提取：從預處理後（hòu）的圖像中提取出關鍵的特征信息，例如邊緣、角點（diǎn）等。
目標（biāo）檢測與識（shí）別：通過機器學習算法對提取（qǔ）到的特征進行檢測和（hé）識別，從而（ér）實現對目標物體的識別。
路徑規劃（huá）與控（kòng）製：根據目標物體的位置和環境信（xìn）息，通過（guò）路徑（jìng）規劃算法確定（dìng）最優路徑，並控製AGV機器人的移動。
精確定（dìng）位：利用圖像處理（lǐ）技術對目標（biāo）物體進行精確定位（wèi），並反饋給AGV機（jī）器人進行修正。
技術特點
高（gāo）精度定位：能夠實現厘米（mǐ）級甚（shèn）至毫（háo）米（mǐ）級的定位精度，適用於對定位精度要求較（jiào）高的場景（jǐng），如電子（zǐ）製造（zào）、半導體生產等。
高靈活性：可以通過軟件算法快速調整導航路徑（jìng）和任務，適應不同的工作場景和（hé）任務需（xū）求（qiú），無需（xū）對環境進行大規模改造。
信息獲取能力（lì）強（qiáng）：能夠（gòu）從環境中（zhōng）提取語義信息，適（shì）應複（fù）雜場景（jǐng），如識別變（biàn）形的貨架、托盤，提取搬運量信息，進行狹小空間車輛調度等。
智能化程度高：可與其他自（zì）動（dòng）化係統、物聯網設備等進行無縫集成，實現更高級的自動化功能和智能化管理，如（rú）與MES、WMS、ERP等係統對接，實現生產、物流等環節的協同運作。
應用領域
物流倉儲：用於無人倉儲係統（tǒng）中的貨物搬運和（hé）倉庫管理，可通過識別貨物位置和環境中的障礙物，自主規劃路徑並完成貨物的搬運任務，提高物流（liú）效（xiào）率和減少人（rén）力成本。
製造（zào）業：用（yòng）於生產線上的零部件運輸和裝配，可通過識別待（dài）加（jiā）工零（líng）部件的位置和（hé）裝配工（gōng）序的要求（qiú），自主規（guī）劃路徑並完（wán）成物料運輸和裝配（pèi）任務，提高生產線的（de）自動化程度和生產效率（lǜ）。
醫療：用於（yú）醫院內的藥品分發、醫療設備運輸等，可通過識別藥（yào）品標簽、設備標識等信息，準確地將物品送達指定地（dì）點，提高醫療服務的（de）效率（lǜ）和質量。
航空航天：用於航空製造中（zhōng）的零部（bù）件（jiàn）運輸、飛機裝配等，可（kě）在複雜的生（shēng）產環境中實現高精（jīng）度的導（dǎo）航和定位，確保零部件的準（zhǔn）確安裝和飛機的高質量製（zhì）造。
優勢與挑戰
優勢：視覺引導AGV機器人具有更高的自主性（xìng）和適應性（xìng），能夠提高物流效率、降低成本，同時也為製造業（yè）等領域帶來了新的機遇和挑戰。
挑戰：視覺導航對光的依賴程度高，在暗處或者一些無紋理區域（yù）需要借助輔助傳感器；純視（shì）覺（jiào）方案在實際應用中還存在諸多掣肘（zhǒu），目前並沒有真正意義（yì）上的純視覺導航方案落地，通常需要與其他導航或定位係統配合使用；視（shì）覺導（dǎo）航AGV的定位精度往往不高（純視覺導航），雖然用於自動化流水線的視覺導航係統，可以做到0.1mm的定位精度，但基於無固定參照的視覺（jiào）導航AGV，其定位精度相對較低。
