将机器视觉应用于机器人制导，为工业操作提供了新的可能性，但也带来了复杂的安全设计挑战。这是因为它适用于高重复性和低延迟的机器，特别是在复杂的工业部门。机器视觉系统必须处理关键的工业问题，如照明条件、无纹理的表面以及不确定的和移动的对象。因此，有效的机器人引导需要特定的机器视觉传感器和技术。
利用机器视觉技术进行机器人引导的方法有很多，例如立体视觉和摄影测量、飞行时间、结构光、光编码和激光三角测量。特定应用程序的理想技术取决于其需求，要确定需要应用理想的机器视觉技术，请考虑应用程序的目标及其机器人类型，以及包括以下因素的因素：
● 传感器的范围：工作距离由环境配置、机器人的可接近性和传感器的尺寸决定。
● 分辨率和点云对齐的准确性:分辨率和点云对齐由硬件决定。它们应该与应用程序的目的和对象的大小一致。
● 重量：如果传感器安装在末端执行器或机载中，则机器人在有限的最大负载重量下运行，以实现其完整动态。
● 处理时间：处理时间对于确定一个系统是否适合特定应用非常重要，特别是当它应用于具有感知和防止与障碍物和人类碰撞等安全约束的机器人时。一些机器视觉技术使用静态摄像机和物体，因此它们不能应用于移动过程。
● 安全问题：虽然机器人可以独立操作，但它们需要人工干预，而且还需要与行业员工密切合作。因此，传感器应防止危险的大功率激光器，以降低自动化行业发生事故的风险。
● 扫描环境：振动、光照条件或摄像机运动中最轻微的环境故障会极大地影响3D点云的质量。因此，应该通过在接合之前扫描环境来避免这种干扰。
● 硬件和软件集成:摄像头由外部电源和机器人中央控制单元自动控制。因此，临时开发是面向硬件和软件集成的。大多数商用机器视觉系统都与机器人相连，而机器人又由外部软件控制。
● 预算:除了技术问题，在选择理想的机器视觉技术实现时，还应该考虑行业预算。正确的解决方案应该平衡成本和性能。
这些因素是为工业机器人应用选择理想技术的起点。然而，进一步的研究可以提供更多关于结构光、激光三角测量和立体视觉等技术的信息，这些技术在特定条件下可以提供可接受的精度。
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