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工业机器人的定位实际上是基于其他传感器的，并为机器人执行动作提供了基础。在线检测传感器是主要传感器，因为图像是所有传感器提供的信号中包含的信息量较高的载体。学习智能机器人的基础是首先学习机器人视觉技术。单眼视觉系统仅使用一个视觉传感器

基于视觉的机器人抓取系统。基于视觉的机器人抓取系统一般由四个主要步骤组成，即目标物体定位、物体姿态估计、抓取检测（合成）和抓取规划。一个基于卷积神经网络的系统，一般可以同时执行前三个步骤，该系统接收对象的图像作为输入，并预测抓取矩形作为输出

这称为是深度强化学习，需要很久的训练时间。2019年，Morrison,Corke和Leitner开发了一种闭环抓取系统，在这种系统中，抓取检测和视觉伺服不是同时学习的。作者使用完全CNN获取抓取点，并应用基于位置的视觉伺服，使抓取器的姿势与预测的抓取姿势相匹配

它们在许多方面都不同于基于数据的方法。基于数据的方法：Jiang、Moseson和Saxena等人仅使用图像，从五个维度提出了机器人抓取器闭合前的位置和方向表示。该五维表示足以对抓取姿势的七维表示进行编码[16]，因为假定图像平面的法线近似

抓取综合方法通常可分为分析法和基于数据的方法。分析法是指使用具有特定动力学行为的灵巧且稳定的多指手构造力闭合。基于数据的方法指建立在按某种标准的条件下，对抓取候选对象的搜索和对象分类的基础上。（这一过程往往需要一些先验经验）

包裹分拣是提高物流效率的重要环节，该项目利用MicroPos机械手视觉定位算法引导Delta蜘蛛机械手跟踪抓取流水线上的邮件、纸箱及包裹等物品。通过手眼标定算法实现相机和机械手坐标系统一。生产过程中，通过传感器、测高仪等辅助外设，相机给出机械手坐标系下产品位置坐标以及产品高度信息，引导机械手准确跟踪抓取产品

视觉引导与定位是工业机器人应用领域中广泛存在的问题。在机械手应用的项目中，最核心的是视觉引导定位系统，主要包括动态跟总定位、精准定位装配、精准位置调整等技术，随着经济发展与人民生活水平的提高，物流行业有了长足的发展并产生了迫切的自动化应用需求

抓取中核心是两个问题：【我什么时候开始合拢手指】和【别捏碎了】。我们会让手掌张开，垂直的深入要抓取的位置，这个时候，视觉系统通常会被手掌遮挡无法看到高精度的情况，所以有些系统会使用接近开关或者测距传感器来辅助定位

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