機器視覺AGV的工作原理主要包括以下幾個（gè）方麵：
圖像（xiàng）采集
AGV小車上安裝的（de）攝像頭或其他視（shì）覺傳感器對周（zhōu）圍（wéi）環境（jìng）進行圖像采集。這些攝像頭可以是（shì）單目攝像頭、雙目攝像頭或深度相機等，不同類型的攝像（xiàng）頭適用於不同的應用場景和需求。
圖像處（chù）理與分析
采集到的圖像會被傳輸到AGV小車的控製係統中，在控製係統中，計算機視覺算法會對（duì）圖像進行處理和分析，這包括圖像預處理、特征提取、目標識別等步驟。
圖像（xiàng）預處理：對采集到的圖像進（jìn）行去噪、增強（qiáng）、二值化等處理（lǐ），以提高圖像的（de）質量和清晰度，便於後續的分析和處理。
特征提（tí）取：從預處理後（hòu）的（de）圖（tú）像中提取出（chū）有用的特征，如邊緣特征、紋理（lǐ）特征、形狀特征等。這些特征將作（zuò）為目標識別的依據。
目標識別：根據提取的特征，利用模式識別算法或深（shēn）度學習算法對圖像中的目（mù）標進行識別和分類，例（lì）如，識別出貨物、障礙物、地標（biāo）、二維碼（mǎ）等目標物體。
定位與導（dǎo）航
在（zài）識別（bié）出目標物體後，AGV小車還需要確定自身的位置和姿態，以及規劃行駛路徑。
定位：通（tōng）過對環境中的地（dì）標、二維碼等已知物體的識（shí）別和定位，結合AGV小車的運動模型和傳感器數據，計算出AGV小車在環境中的位置和姿態。
導（dǎo）航：根（gēn）據目標物體的位置和AGV小車的當前位置，規劃出AGV小車（chē）的行駛路徑。在（zài）行駛過（guò）程中，AGV小車會（huì）不斷（duàn）地根據視覺識別係（xì）統獲取的環境信（xìn）息進行調整和修正（zhèng），以確保行駛路徑的準確性和安全性。
控製與決策
最後，AGV小（xiǎo）車的視覺識（shí）別係統會將處理和分析的結果傳輸到AGV小（xiǎo）車的控製係統中，控製（zhì）係統根據這些結果發出相應的控製指令，如驅動AGV小車的電機（jī）、調整AGV小車的行駛速度和方向等，以實現AGV小車的自主導（dǎo）航和操作。同時，控製係統還（hái）會根（gēn）據（jù）環境（jìng）的變化和任務的（de）要（yào）求，做（zuò）出相應的（de）決策，如避（bì）障、重新規劃路徑等。
