问：机器视觉技术的应用现状
- 答：机器视觉可以用在工业上，如自动化生产线，还可以用在医疗上+智能生活等等
视觉龙VD200配合EPSON机械手玩具定位应用
现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。视觉龙的VD200视觉定位系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。
视觉龙VD200配合HBR机器人视觉引导对位应用
本项目为视觉龙的VD200视觉定位系统配合HBR机械手，识别刀片正反取放定位。 - 答：深度学习是人工智能的热点发展方向之一，将推动我们步入控制设计和工业物联网的新台阶。机器视觉在工业控制领域极其重要，借助这些技术，使用数据驱动部署复杂的机器和设备。
为了比竞争对手更好地服务其目标客户，当今的嵌入式设计团队正在寻求机器学习（ML）和深度学习（DL）等新技术，以便在有限的资源下按时向市场开发和部署复杂的机器和设备。借助这些技术，团队可以使用数据驱动的方法构建复杂的单系统或多系统模型。 ML和DL算法不是使用基于物理学的模型来描述系统的行为，而是透过数据推断出系统的模型。 传统ML算法适用于处理数据量相对较小且问题的复杂度较低的情况。 但如果是像自动驾驶汽车这样的大数据问题呢？ 解决这个挑战需要采用DL技术。 本文介绍了这种新兴技术将如何推动我们进入控制设计和工业物联网（IIoT）应用的下一个时代。
问：机器视觉中有哪些主要的问题和发展瓶颈存在？
- 答：1、问题可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。
2.人才的稀缺
目前真正意义上的从业人员缺少科班出身，缺少对的底层理论认知和理解。中图像处理是极为重要的一环，而目前大多数从业人茄绝扮员是本科或者大专毕业，或者是新入行，基本都比较缺乏图像处理的基本理论，很多理论还停留在对“视觉嘛，就是、对比视觉，二值化”等认知上。
待遇。虽然相对于普通的自动化从业者而言，机器视觉工程师待遇还是不错的，但是却难以吸引到硕士或者博士进行过专门图像处理学术训练的人加入，因为随便加入那个互联网大公司做图像相关工作，待遇都能把自动化从业的工程师甩出几条大街。
另外，机器视觉更多的应用是属于自动化设备这一块。宏信而自动化属于比较交叉的学科，涉及到机器视觉，需要了解的东西包括、电气、运动控制、机械、光学、软件编程等。这些学科了解一些基本的东西不难，但是研究的比较透彻并能高效率的综合运用就比较难了。
3.图像处理的不确定性
在我的理解机器视觉仅仅算是的一个微小分支，所以机器视觉主要还是指工业方面的应用。目前的工业应用主要需求有：测量、外观检测、条码、字颤灶符识别、定位。而这几个方面机器视觉还没有一个能真正意义上实现批量化检测的同时保证极高的准确率，极小的误检率和杜绝漏检。这个目标不能实现，降低了机器视觉的应用预期。因为机器视觉设备不能完全解决，还是需要人复查，除非客户的标准没有那么高。 - 答：计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定缓橘义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。
尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。
对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的大规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造中的质量控制与测量）。在计算机视觉的大多数实际应用前稿当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机慧哪孝器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。
人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习（这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系），也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。
问：工业机器人专业毕业设计能写什么
- 答：轨迹规划和路径规划是机器人运动规划中的两个重要概念，它们有以下几点不同：
定义不同：轨迹是指机器人在运动过程中实际所经过的路径，而路径是指机器人运动的规划路径，是一条抽象的线段。
目标不同：轨迹规划的目标是生成一条机器人可以实际运动的路径，使机器人能够在运动过程中保持平稳、准确和高效。而路径规划的目标是生成机器人运动的最优路径，使机器人能够在给定的起点和终点之间以最短的距离或最短的时间到达终点。
实现方式不同：轨迹规划通常是在机器人的关节空间或笛卡尔空间中进行，通过规划机器人的扰明关节或位姿来生成机器人的轨迹。而路径规划通常是在机器人的自由空间中进行，通过搜索算法或优化算法生成机器人的路径。
算法不同：轨迹规划通常使用速度规划算法或加速度规划算法来生成平滑、连续的机器人轨迹。而路径规划通常使用搜索算法如A*算法或RRT算法，或优化算法如最小二乘法或非线性规划等，来生成机器人的最优路径。
综上所述，轨迹规划和路径规划在定义、目标、实现方式和算法等方面都存在明显的差异，敏旁但它们都是机器人运动规划中不可或缺的部分，能够为机器人的运动控制提供重要的支桥李橡持和保障。
