机器人视觉系统的组成及工作原理
工业机器人视觉引导系统设计
工业机器人视觉引导系统设计随着现代工业的发展，工业机器人在生产线上扮演着越来越重要的角色。
工业机器人的自动化以及高精度操作需求对其视觉引导系统的设计提出了更高的要求。
本文将探讨工业机器人视觉引导系统的设计原理、关键技术以及相关应用。
一、设计原理：工业机器人视觉引导系统是指利用计算机视觉技术，通过相机和图像处理算法对机器人进行引导和定位的系统。
其设计原理可以分为两个主要部分：图像采集和图像处理。
1. 图像采集：图像采集是工业机器人视觉引导系统的基础，主要通过相机获取现场图像。
相机的选择应根据具体应用场景和要求进行，包括分辨率、帧率、焦距等参数的考虑。
同时，还需考虑相机的安装位置、视野范围等因素，以保证采集到的图像满足后续图像处理的需求。
2. 图像处理：图像处理是工业机器人视觉引导系统的核心，通过对采集到的图像进行处理和分析，提取出所需的信息。
常见的图像处理技术包括边缘检测、图像分割、目标识别与定位等。
二、关键技术：1. 边缘检测：边缘检测是图像处理的基本技术，通过检测出图像中物体的边缘轮廓，为后续目标识别和定位提供基础。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
2. 图像分割：图像分割是将图像划分成若干个连通区域的过程，可以将不同的物体分割开来，以便进行后续的目标识别和定位。
常见的图像分割算法有阈值分割、区域生长法等。
3. 目标识别与定位：目标识别与定位是工业机器人视觉引导系统的关键技术，通过对图像中的目标进行识别和定位，从而实现机器人的引导和操作。
常见的目标识别与定位算法有模板匹配法、特征匹配法等。
三、相关应用：1. 自动装配：工业机器人视觉引导系统在自动装配过程中发挥着重要作用。
通过对图像中的零件进行识别和定位，机器人可以准确地进行零件的抓取和装配操作，提高生产线的效率和精度。
2. 检测和质检：工业机器人视觉引导系统可以用于对产品的表面缺陷、尺寸偏差等进行检测和质检。
通过对图像中的产品进行分析，机器人可以及时发现问题并做出相应的处理，确保产品质量。
机器人视觉技术与应用
机器人视觉技术与应用近年来，随着机器人相关技术的不断成熟，机器人在人类生活中扮演的角色越来越重要。
机器人视觉技术，作为机器人人工智能的重要组成部分，大大提升了机器人在实际应用中的能力和精度。
在本文中，我们将探讨机器人视觉技术在各个领域中的应用。
一、机器人视觉技术的基本原理机器人视觉技术的基本原理即是模拟人眼识别物体的过程。
首先，机器人会通过摄像头捕捉到各种物体的图像信息。
然后，经过图像传输和图像处理处理之后，机器人便能够判别物体的类别，位置和大小等信息，并做出相应的反应。
机器人视觉技术由摄像头、图像传输系统以及图像处理算法等构成，其中图像处理算法是目前机器人视觉技术最核心的部分之一。
图像处理算法可以将图像中的各种信息提取出来，在此基础上进行分析，识别，判断和定位等操作。
二、机器人视觉技术在工业生产中的应用机器人视觉技术在工业生产中的应用非常广泛，主要用于各种生产线上的自动化控制。
例如：检测机械制件的质量是否合格，定位零件位置，进行组装等等。
以汽车工业为例，机器人视觉技术被广泛应用于汽车生产线上的自动化生产中。
机器人通过视觉技术可以检测汽车零件的尺寸，颜色等信息，并且能够在组装过程中自动辨别零件，实现自动化组装。
这大大提高了生产效率，缩短了生产周期和降低了劳动强度。
另外，在电子制造业中，机器人视觉技术也扮演了重要的角色。
芯片生产线上的贴片机器人依靠视觉技术准确地将各种电子元件粘贴到PCB板上。
三、机器人视觉技术在医疗领域中的应用机器人视觉技术在医疗领域中的应用日益广泛，如机器人手术，智能轮椅，智能病床等。
其中，机器人手术是应用最为广泛的领域之一。
在传统的手术中，外科医生需要通过人眼来观察手术部位，这不但需要医生具备高超的手术技能和意识，还对操作环境和规范的要求非常高。
而机器人手术通过引入机器人视觉技术，使外科医生可以通过周围视觉信息感知操作区域，完成更加精细、精确的手术。
因为机器人有更加灵敏的手部操作空间和放大功能，能够更好地控制手术过程中的刀具。
机器人视觉导航系统的设计与实现
机器人视觉导航系统的设计与实现一、引言近年来，随着机器人在工业、服务、医疗等各个领域的广泛应用，机器人系统的视觉导航成为了一个备受关注的课题。
机器人视觉导航系统可以通过图像处理技术从环境中获取信息，指导机器人完成一系列任务，如避障、路径规划、目标追踪等，使得机器人具备自主移动能力和环境感知能力。
本文将围绕机器人视觉导航系统的设计与实现展开讨论，并给出一些可行的解决方案。
二、机器人视觉导航系统的基本原理机器人视觉导航系统的基本原理是通过摄像头采集环境中的图像，然后将图像信息转换成机器人能够理解的数字信号，进行图像处理，确定机器人当前的位置和方向，并制定行动计划。
机器人视觉导航系统通常包括硬件系统和软件系统两部分。
硬件系统主要包括摄像头、传感器、运动控制器等。
其中，摄像头是整个系统的核心，可以为机器人提供实时的图像信息。
传感器则可以用来检测机器人的运动状态、环境温度、湿度等信息，并用于环境感知。
运动控制器则负责控制机器人的运动，包括车轮、轮刹、转向等。
软件系统主要包括图像处理模块、定位导航模块、路径规划模块等。
图像处理模块可以对摄像头所采集的图像进行处理和分析，提取环境中的目标物体、障碍物等信息。
定位导航模块则可以确定机器人的当前位置和方向，以及其在环境中的目标位置。
路径规划模块则使用机器学习算法，根据环境信息和目标位置制定出一条行动计划，让机器人进行自主移动。
三、机器人视觉导航系统的设计1. 摄像头选择在选择摄像头时需要考虑以下因素：（1）分辨率：分辨率越高，采集的图像越清晰，对于机器人视觉导航系统来说十分重要。
（2）帧数：帧数越高，机器人采集的图像就越流畅，对于环境感知和路径规划来说有一定的帮助。
（3）光线情况：机器人可能在不同的环境下进行移动，因此摄像头需要具备一定的适应性，能够在不同光线情况下稳定工作。
2. 图像处理模块设计在实现机器人视觉导航系统时，需要对机器采集到的图像进行处理和分析，从而提高机器人的自主移动能力。
机器人视觉的原理及应用
机器人视觉的原理及应用1. 引言视觉是人类最重要和最基础的感知方式之一，而在机器人研究中，机器人视觉也扮演着重要的角色。
机器人视觉是指机器人利用摄像头等传感器来获取视觉信息，然后通过图像处理和分析算法对图像进行处理和理解的过程。
本文将介绍机器人视觉的原理及其在各个领域的应用。
2. 机器人视觉的原理机器人视觉的原理主要包括图像获取和处理两个方面。
2.1 图像获取图像获取是机器人视觉的基础，主要通过摄像头等传感器来采集环境中的图像。
摄像头可以利用光学原理将图像转化为电信号，然后通过接口传输到计算设备上进行处理。
2.2 图像处理图像处理是机器人视觉的核心内容，其目标是从图像中提取有用的信息。
图像处理包括图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。
•图像预处理：包括去噪、图像增强、图像分割等操作，目的是提高图像的质量和清晰度，便于后续的处理。
•特征提取：通过对图像中的像素进行分析，提取出能够表达图像特征的数值，如边缘、纹理、形状等。
•模式识别：使用机器学习和模式识别算法对提取到的特征进行分析和分类，实现对图像内容的理解和识别。
3. 机器人视觉的应用机器人视觉在各个领域都有广泛的应用，下面将重点介绍几个典型的应用场景。
3.1 无人驾驶无人驾驶是机器人视觉的典型应用之一。
通过利用多个摄像头及其他传感器，无人驾驶车辆可以获取周围环境的图像信息，并通过图像处理算法分析路况、识别交通标识和其他车辆，从而实现自动驾驶。
3.2 工业自动化机器人视觉在工业自动化中有广泛的应用。
例如，机器人可以通过视觉系统判断物体的位置和姿态，并进行精确的抓取和搬运操作。
此外，机器人视觉还可以用于产品质量检测和缺陷排查等任务。
3.3 医疗领域机器人视觉在医疗领域的应用也日益增多。
例如，机器人可以通过摄像头获取患者的图像信息，然后通过图像处理技术来识别病变、分析疾病的发展情况，辅助医生进行精确定位和手术操作。
3.4 室内导航机器人视觉还可以用于室内导航。
机器人视觉工作原理
机器人视觉工作原理机器人，作为一种能够模拟、甚至超越人类智能的设备，逐渐在各个领域得到广泛应用。
而其中的一个重要组成部分就是机器人视觉系统。
机器人视觉系统通过摄像头和相关算法，使得机器人能够感知环境、识别物体，并做出相应的决策。
本文将介绍机器人视觉的工作原理，深入探讨其技术细节和应用场景。
一、机器人视觉系统的组成机器人视觉系统一般由以下几部分组成：1. 摄像头：摄像头是机器人视觉系统的输入设备，负责采集环境的图像或视频。
摄像头的选择应根据实际需求，考虑分辨率、帧率、光照条件等因素。
2. 图像处理单元：图像处理单元是机器人视觉系统的核心部分，负责对摄像头采集到的图像进行处理和分析。
常见的图像处理算法包括边缘检测、特征提取、目标检测等。
3. 决策单元：决策单元根据图像处理单元的输出结果，做出相应的决策。
例如，在目标检测任务中，决策单元可以判断是否有目标物体，并计算相应的位置和距离。
4. 执行单元：执行单元负责根据决策单元的指令，控制机器人执行相应的动作。
例如，在机器人导航任务中，执行单元可以控制机器人的轮子转动，实现移动。
二、机器人视觉技术的应用机器人视觉技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用场景：1. 工业自动化：在工业生产中，机器人视觉系统可以实现对产品的质量检测、零件组装等任务。
通过识别与判断，机器人能够在高速生产线上准确无误地完成工作，提高生产效率和品质。
2. 智能安防：机器人视觉系统在智能安防领域也有重要的应用。
例如，通过图像处理和目标识别算法，机器人可以实时监测监控摄像头的画面，及时发现异常情况，如入侵者、火灾等，并及时发出报警信号。
3. 医疗辅助：机器人视觉系统在医疗领域可发挥重要作用。
例如，在手术中，机器人可以通过摄像头实时获取手术区域的图像，辅助医生做出准确的决策和操作。
4. 无人驾驶：无人驾驶汽车需要通过视觉系统感知周围环境，实现准确的导航和避障。
机器人视觉系统可以通过图像处理和目标检测算法，识别道路、交通标志、其他车辆和行人等，确保驾驶的安全性。
人工智能机器视觉的工作原理
人工智能机器视觉的工作原理人工智能机器视觉（Artificial Intelligence Computer Vision）是指通过计算机视觉技术和人工智能算法，使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统，以实现对图像和视频的感知、理解和处理。
其工作原理可以简要地概括如下。
一、图像获取首先，人工智能机器视觉需要获取图像的输入。
这可以通过摄像头、传感器等设备来实现。
机器视觉系统会将采集到的图像转化成数字信号，以便计算机进行进一步的处理。
二、预处理在进行进一步的处理之前，机器视觉系统通常需要对图像进行预处理，以提高图像的质量和准确性。
预处理包括图像去噪、对比度增强、边缘检测等操作，以便更好地区分图像的特征和信息。
三、特征提取通过特征提取，机器视觉系统能够从图像中提取出有用的特征。
特征可以是像素级的信息，也可以是更高层次的概念和模式。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
四、图像理解在特征提取的基础上，机器视觉系统会对图像进行理解和分析。
这包括目标检测、目标跟踪、图像分类等任务。
通过使用机器学习和深度学习算法，机器视觉系统能够学习和推断出图像中的物体、场景和动作等信息。
五、决策与反馈在图像理解的基础上，机器视觉系统能够做出决策并采取相应的行动。
这可能涉及到机器人的导航、自动驾驶汽车的控制、工业机器人的操作等。
机器视觉系统还可以提供反馈信息，以便进一步优化和改进其性能。
六、应用领域人工智能机器视觉的应用领域广泛而多样。
它被广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗诊断、军事监控等领域。
例如，在工业领域，机器视觉可以用于产品质量检测和机器人视觉导航；在医疗领域，机器视觉可以用于医学图像的分析和疾病诊断。
总结起来，人工智能机器视觉的工作原理包括图像获取、预处理、特征提取、图像理解、决策与反馈等步骤。
通过模拟和理解人类的视觉系统，机器视觉系统能够实现对图像和视频的感知、理解和处理。
这为增强计算机的视觉能力，实现更广泛的应用提供了有效的手段。
机器人系统的构成和工作原理以及各种传感器和运动控制技术的应用
机器人系统的构成和工作原理以及各种传感器和运动控制技术的应用机器人系统的构成和工作原理以及各种传感器和运动控制技术的应用一、引言机器人是一种能够自主执行任务的人工智能系统，它在不同的领域和行业中发挥着越来越重要的作用。
机器人由各种不同的组件构成，其中包括传感器、执行器、控制器等。
这些组件相互协作，使机器人能够感知环境、做出决策并执行任务。
本文将深入探讨机器人系统的构成和工作原理以及各种传感器和运动控制技术的应用。
二、机器人系统的构成和工作原理1. 传感器传感器是机器人系统中重要的组成部分。
它们负责感知和获取关于环境的信息，并将其转化为机器可识别的数据。
常见的传感器包括摄像头、声音传感器、触摸传感器、压力传感器等。
这些传感器能够帮助机器人获得关于物体位置、形状、颜色、声音等方面的信息。
2. 控制器控制器是机器人系统的大脑，负责处理传感器收集到的信息，并根据预定的算法和策略做出决策。
它能够将感知到的信息与事先存储的知识进行比对和分析，从而使机器人能够做出正确的动作。
控制器的具体实现方式有多种，例如基于规则的控制、模糊控制和强化学习控制等。
3. 执行器执行器是机器人系统的臂膀和手脚，负责执行控制器下达的指令。
执行器可以是关节驱动器、电机、液压驱动器等。
它们使机器人能够进行各种运动，例如行走、抓取、举起物体等。
执行器的种类和数量取决于机器人的类型和应用场景。
4. 通信模块机器人系统中的通信模块负责机器人与其他系统、设备或人之间的信息交换。
通信模块可以使用无线技术，例如Wi-Fi、蓝牙或红外线，也可以使用有线连接方式，例如以太网。
通过与其他系统的通信，机器人能够接收外部指令、发送传感器数据或与其他机器人进行协作。
机器人系统的工作原理是将传感器获取的环境信息传递给控制器进行处理，然后控制器根据预先设定的策略和算法生成相应的输出信号，控制执行器进行动作。
这个过程是一个循环，机器人不断地感知、决策和执行，以完成各种任务。
机器人视觉的结构及工作原理
机器人视觉的结构及工作原理嘿，朋友们！今天咱来聊聊机器人视觉那神奇的世界。
你想想看啊，机器人的眼睛就像我们人类的眼睛一样重要，它们能让机器人看到周围的一切呢！机器人视觉的结构就像是一个超级复杂又超级厉害的观察系统。
首先呢，有那摄像头，就好比是机器人的“眼珠子”，负责把外面的景象“看”进来。
这摄像头可不得了，各种各样的，有的能看得特别清楚，有的能在黑暗里也看得明明白白。
就像我们人有不同视力的眼睛一样，神奇吧！然后呢，还有图像处理芯片，这就像是机器人的“大脑”一部分，专门处理那些“看”到的图像信息。
它会快速地分析、整理，把那些乱七八糟的图像变得清晰明了，让机器人能明白到底看到了啥。
再说说那算法吧，这可是机器人视觉的灵魂啊！算法就像是一套神奇的规则，告诉机器人怎么去理解看到的东西。
比如说，怎么分辨一个东西是圆的还是方的，是红色的还是蓝色的。
这就好比我们人有自己的判断方法一样，机器人也有它们独特的方式呢！机器人视觉的工作原理呢，就像是一场精彩的表演。
摄像头把图像捕捉进来，图像处理芯片赶紧加工，算法指挥着一切，然后机器人就知道该怎么做啦！比如说，机器人可以准确地抓住一个物体，或者避开一个障碍物，这多厉害呀！咱再打个比方，机器人视觉就像是一个超级侦探。
摄像头是它的眼睛，到处观察；图像处理芯片是它的分析器，整理线索；算法就是它的智慧，指引它找到答案。
你说酷不酷？想象一下，如果机器人没有这么厉害的视觉系统，那它们不就像没头苍蝇一样乱撞啦？所以说呀，机器人视觉可真是太重要啦！它让机器人变得更加聪明、更加能干。
在工厂里，它们能准确地组装零件；在家里，它们能帮忙打扫卫生；在危险的地方，它们能代替人类去工作，保护我们的安全。
这一切，都离不开那神奇的机器人视觉呀！总之，机器人视觉就是这么神奇又实用，它给我们的生活带来了很多的改变和便利。
让我们一起期待未来机器人视觉能有更多更厉害的发展吧！。
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机器人视觉系统的组成及工作原理
【摘要】随着大规模集成电路技术的发展，视觉系统逐渐走向实用化。
由于微型计算机的飞速发展，使用的视觉系统已经进入领域，其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。
本文叙述机器人视觉系统的各部分组成，及各部分组成的工作原理。
【关键词】CCD；视频数字；信号处理器
1.机器人视觉系统的硬件系统
1.1机器人视觉系统的硬件由下述几个部分组成
(1)景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。
(2)视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。
(3)视频信号快速处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。
(4)计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。
(5)机器人或机械手及其控制器。
1.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成
(1)计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。
(2)机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。
(3)机器人控制软件。
D原理
视觉信息通过视觉传感器转换成电信号，在空间采样和幅值化后，这些信号就形成了一幅数字图像。
机器人视觉使用的主要部分是电视摄像机，它由摄像管或固态成像传感器及相应的电子线路组成。
这里我们只介绍光导摄像管的工作原理，因为它是普遍使用的并有代表性的一种摄像管。
固态成像传感器的关键部分有两种类型：一种是电荷耦合器件(CCD)；另一种是电荷注入器件(CID)。
与具有摄像管的摄像机相比，固态成像器件重量轻、体积小、寿命小、功耗低。
不过，某些摄像管的分辨率仍比固态摄像机高。
光导摄像管外面是一圆柱形玻璃外壳2，内部有位于一端的电子枪7以及位于另一端的屏幕1和靶。
加在线圈6、9上的电压将电子束聚焦并使其偏转。
偏转电路驱使电子束对靶的内表面扫描以便“读取”图像。
玻璃屏幕的内表面镀有一层透明的金属薄膜，它构成一个电极，视频信号可从此电极上获得。
一层很薄的光敏“靶”附着的金属膜上，它是一层由一些极小的球状体组成，球状的电阻反比于光的强度。
在光敏靶的后面有一个带正电荷的细金属网，它使电子枪发射出的电子减速，以接近于0的速度达到靶面。
在正常工作时，将正电压加在屏幕的金属镀膜上。
在无光照时，光敏材料呈现绝缘体特性，电子束在靶的内表面上形成一个电子层以平衡金属膜上的正电荷。
当电子束扫描靶内表面时，光敏层就成了一个电容器，其内表面具有负电荷，而另一面具有正电荷。
光投射到靶层，它的电阻降低，使得电子向正电荷方向流动并与之中和。
由于流动的电子电荷的数量正比于投射到靶的某个局部区域上的光的强度，因此其效果是在靶表面上形成一幅图像，该图像与摄像管屏幕上的图像亮
度相同。
也就是说，电子电荷的剩余浓度在暗区较高，而在亮区较低。
电子束再次扫描靶表面时，失去的电荷得到补充，这样就会在金属层内形成电流，并可从一个管脚上引出此电流。
电流正比于扫描时补充的电子数，因此也正比于电子束扫描处的光强度。
经摄像机电子线路放大后，电子束扫描运动时所得到的变化电流便形成了一个正比于输入图像强度的视频信号。
讨论CCD器件时，通常将传感器分为两类：行扫描传感器和面阵传感器。
行扫描CCD传感器的基本元件是一行硅成像元素，称为光检测器。
光子通过透明的多晶硅门由硅晶体吸收，产生电子-空穴对，产生的光电子集中在光检测器中，汇集在每个光检测器中，汇集在每个光检测器电荷的数量正比于那个位置的照明度。
图1所示为一典型的行扫描传感器，它由一行前面所说的成像元素组成。
两个传送门按一定的时序将各成像元素的内容送往各自的移位寄存器。
输出门用来将移位寄存器的内容按一定的时序关系送往放大器，放大器的输出是与这一行光检测器中内容成正比的电压信号。
电荷耦合面阵传感器与行扫描传感器相似，不同之处在于面阵传感器的光检测是按矩阵形式排列的，且在两列光检测器之间有一个逻辑门与移位寄存器组合，见图2。
奇数光检测器的数据依次通过门进入垂直移位寄存器，然后再送入水平移位寄存器。
水平移位寄存器的内容加到放大器上，放大器的输出即为一行视频信号。
对于各偶数行重复上述过程，便可获得一帧电视图像的第二隔行场。
这种扫描方式的重复频率是每秒30帧。
显然，行扫描摄像机只能产生一行输入图像。
这类器件适合于物体相对于传感器运动的场合(例如传送带)。
物体沿传感器的垂直方向运动便可形成一幅二维图像。
分辨率在256和2048元素之间的行扫描传感器比较常用。
面阵传感器的分辨率分成低、中、高三种。
低分辨率为32×32元素，中分辨率为256×256元素。
目前市场上较高分辨率器件的分辨率为480×480元素，正在研制的CCD传感器分辨率已达1024×1024元素甚至更高。
3.视频数字信号处理器
图像信号一般是二维信号，一幅图像通常由512×512个像素组成(当然有时也有256×256，或者1024×1024个像素)，每个像素有256级灰度，或者是3×8bit，红黄兰16M种颜色，一幅图像就有256KB或者768KB(对于彩色)个数据。
为了完成视觉处理的传感、预处理、分割、描述、识别和解释，上述前几项主要完成的数学运算可归纳为：
(1)点处理常用于对比度增强、密度非线性较正、阈值处理、伪彩色处理等。
每个像素的输入数据经过一定关系映射成像素的输出数据，例如对数变换可实现暗区对比度扩张。
(2)二维卷积的运算常用于图像平滑、尖锐化、轮廓增强、空间滤波、标准模板匹配计算等。
若用M×M卷积核矩阵对整幅图像进行卷积时，要得到每个像素的输出结果就需要作M2次乘法和(M2-1)次加法，由于图像像素一般很多，即使用较小的卷积和，也需要进行大量的乘加运算和访问存储器。
(3)二维正交变换常用二维正交变换有FFT、Walsh、Haar和K-L变换等，常用于图像增强、复原、二维滤波、数据压缩等。
(4)坐标变换常用于图像的放大缩小、旋转、移动、配准、几何校正和由摄影值重建图像等。
(5)统计量计算如计算密度直方图分布、平均值和协方差矩阵等。
在进行直方图均衡器化、面积计算、分类和K-L变换时，常常要进行这些统计量计算。
在视觉信号处理时，要进行上述运算，计算机需要大量的运算次数和大量的
访问存储器次数。
如果采用一般的计算机进行视频数字信号处理，就有很大的限制。
所以在通用的计算机上处理视觉信号，突出有两个局限性：一是运算速度慢，二是内存容量小，为了解决上述问题，可以采用如下方案：
(1)利用大型高速计算机组成通用的视频信号处理系统为了解决小型计算机运算速度慢、存储量小的缺点，人们自然会使用大型高速计算机，但缺点是成本太高。
(2)小型高速阵列机采用大型计算机的主要问题是设备成本太高，为了降低视频信号处理系统的造价，提高设备的利用率，有的厂家在设计视频信号处理系统时，选用造价低廉的中小型计算机为主机，再配备一台高速阵列机。
(3)采用专用的视觉处理器为了适应微型计算机视频数字信号处理的需要，不少厂家设计了专用的视觉信号处理器，它的结构简单、成本低、性能指标高。
多数采用多处理器并行处理，流水线式体系结构以及基于DSP的方案。
【参考文献】
［１］王军,李星野.机器人视觉系统的组成及工作原理[J].机械工程师,2007,(03)．。