机器人视觉系统主要解决“看见什么、目标在哪里、目标是什么状态以及机器人应该如何利用这些信息完成任务”等问题。

它通过摄像机、深度相机、红外热成像等设备获取图像，再结合图像处理、目标识别和人工智能算法，将视觉信息转化为机器人可以用于导航、检测、判断和控制的数据。

因此，机器人视觉并不是简单安装摄像头，而是让机器人从“看到图像”进一步发展到“理解现场”。

一、解决目标识别问题

机器人首先需要知道自己看到的是什么。

视觉系统可以识别人员、车辆、设备、仪表、阀门、管道、门窗、火焰、烟雾以及其他特定目标。

例如，在工业巡检中，机器人通过视觉系统识别出某个压力表后，才能进一步读取数值并判断设备状态。

因此，目标识别是机器人视觉最基本的功能之一。

二、解决目标定位问题

机器人不仅要知道“这是什么”，还需要知道“它在哪里”。

通过摄像机、深度视觉以及其他空间感知设备，系统可以计算目标相对于机器人的方向、距离和位置。

这对于机械臂抓取、设备操作、自动巡检和路径规划非常重要。

机器人只有确定目标位置，才能进一步靠近、观察或者操作。

三、解决设备状态检测问题

在工业场景中，视觉系统的重要任务之一是代替人员观察设备。

例如，可以识别仪表读数、指示灯颜色、开关位置、阀门状态以及设备外观异常。

通过长期图像对比，还可以发现泄漏、变形、松动、异物等变化。

因此，视觉系统可以把传统依赖人员经验的“看设备”，逐步转化为自动化检测。

四、解决人员和障碍物识别问题

机器人自主运动过程中，需要持续识别道路上的人员、车辆和其他障碍物。

视觉系统可以结合激光雷达和其他传感器判断目标类别。

例如，前方出现固定设备和突然进入道路的人员，其处理策略通常不同。

因此，视觉不仅用于“发现障碍”，还可以帮助机器人理解“障碍究竟是什么”。

五、解决异常和危险识别问题

通过普通视觉、红外热成像以及人工智能算法，机器人还可以识别烟雾、火焰、异常温升、液体泄漏和其他危险状态。

在消防、化工、森林防护以及公共安全等场景中，这种能力尤其重要。

机器人由此可以从普通巡检发展到主动发现异常。

六、视觉系统如何参与机器人决策？

视觉识别的结果最终需要进入机器人控制平台。

例如：

发现人员 → 减速或停止；
发现仪表 → 自动读取数据；
发现异常 → 拍照记录并报警；
识别目标 → 控制机器人靠近并执行操作。

因此，机器人视觉最终服务于控制和任务，而不是单纯生成图像。

七、MARCO（北京）如何应用机器人视觉系统？

MARCO（北京）机器人控制平台可以统一接入普通摄像机、深度视觉、红外热成像以及机器人自身视觉设备，并结合图像识别、环境感知和人工智能算法进行场景化开发。

平台进一步将视觉结果与定位导航、路径规划、任务管理和运动控制结合，形成：

图像采集 → 目标识别 → 状态判断 → 空间定位 → 智能决策 → 控制执行。

因此，机器人视觉系统真正解决的不是“让机器人拥有摄像头”，而是让机器人能够通过视觉理解作业对象和现场状态，并依据视觉信息自主完成工作。