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從而觸發了工業相機對LED燈下方的工件進行拍照，然后將采集到的圖像經采樣、量化后傳送給計算機的圖像分析軟件進行處理判斷，將得出的結果反饋給機械手執行機構進行抓取和剔除。

定位分很多種：

1.流水線產品的到來定位，可以用傳感器、可以用圖像判斷產品是否到來（或者說到了的位置）

2.具體產品（或者工件）上的作業，比如焊接、鉆孔等，需要定位。一般視覺的方式是先找到一個物理的mark點（可以通過視覺的方式獲取該mark點的性特征）作為相對的點，然后判斷其他需要操作的點或者特征的相對位置關系。

需要準備大量的基礎數據，來為機器學習提供素材，良品的照片可能比較容易準備，而不良品的判斷可以通過結合實物或者通過對良品的分析自主判斷。和傳統的計算機算法不同，機器學習本質上人類是無法清楚獲悉機器學習的具體方式的，人類只是建立一個訓練模型，提供素材，剩下的就讓機器自行學習，人類在學習過程中根據結果情況對學習模型進行修改與調校。

這樣，視覺定位系統將基于區域的匹配和形狀特征識別結合，進行數據識別和計算，能夠快速準確地識別出物體特征的邊界與中心，機器人控制系統通過逆運動學求解得到機器人各關節位置的轉角誤差，后控制的末端執行機構，調整機器人的位姿以消除此誤差。從而解決了機器人末端實際位置與期望位置相距較遠的問題，改善了傳統機器人的定位精度。