機器視覺AGV的工作原理主要包括以下幾個方麵（miàn）：
圖像采集
AGV小車上安裝的攝像頭或其他視覺傳感（gǎn）器對周圍環境進行圖像采集。這些（xiē）攝像頭可以是單（dān）目攝像頭、雙目攝像頭或深度相機等，不同類（lèi）型的攝像頭適用於不同的應用場景和（hé）需求。
圖像處理（lǐ）與分（fèn）析
采集到（dào）的圖像會被傳輸到AGV小車的控（kòng）製係統中，在控製係統中，計算機視（shì）覺算法會對圖像進行處（chù）理（lǐ）和分（fèn）析，這包（bāo）括圖（tú）像預處（chù）理、特征提取、目標識別等步驟。
圖像預處理：對采集到（dào）的圖像進行去（qù）噪、增強、二值化等處理（lǐ），以提高圖像的質量和（hé）清晰度，便於後續的分析和處理。
特征提取：從預處理後的圖像中提取出有用的特征，如邊緣特征、紋理特征、形狀特征等（děng）。這些特征將作為目標識別的依據。
目標識別：根據提取的特征，利用模式（shì）識別算法或深度學習算法對圖像中的目標進行識別和分類，例如，識別出（chū）貨物、障礙物、地（dì）標、二（èr）維碼等目標物體（tǐ）。
定（dìng）位與導航
在識別出（chū）目標物體後，AGV小車還（hái）需要確定自身的位置和姿態，以及規劃行駛路徑。
定位：通過對環境中的地標、二維碼（mǎ）等已知物體的識別和定位，結合AGV小車（chē）的運動模型和傳感器數據（jù），計算出AGV小（xiǎo）車在環（huán）境中的位置和姿（zī）態。
導航：根據目標物體的位置和AGV小車的當前位置，規劃出AGV小車的行駛路徑。在行駛過程中，AGV小車會不斷地根據視覺識別係統獲取的環境信息（xī）進行調整（zhěng）和修正，以確保行駛路徑的準確性和安（ān）全性。
控製與（yǔ）決（jué）策
最後，AGV小車的（de）視覺識別係統會將處理和分（fèn）析的結果傳輸到AGV小車的（de）控製係統中，控（kòng）製（zhì）係統（tǒng）根（gēn）據這些結果發出相應的控（kòng）製指（zhǐ）令，如驅動AGV小車的電機、調整AGV小（xiǎo）車的行駛（shǐ）速度和方向等，以實現（xiàn）AGV小車的自主導航和操作。同時，控製係統還會根據環境（jìng）的變化和任務的要求，做出相應的決策，如避障、重新（xīn）規劃路徑等。
