工業(yè)視覺定位應該分為兩部分，第一部分是人工智能，第二部分是計算機視覺。工業(yè)視覺定位是市場上非?；馃岬母拍?。利用機器學習或者深度學習的方法，計算機可以在數(shù)據中找到自己的規(guī)律，進而對未知的數(shù)據和情況進行分析和預測。計算機視覺就是利用一些相應的算法對傳感器等傳回的圖像數(shù)據進行處理，從而達到我們想要的目的。例如，圖像拼接、圖像中物體的3D建模和景深預測。
工業(yè)視覺定位是利用人工智能的方法來達到一些計算機視覺的目的，比如利用深度學習神經網絡來預測圖片的類別(貓或者狗)，在視頻中框定或者錨定感興趣的物體。
所謂機器視覺系統(tǒng)，其實就是一套基于視覺信息執(zhí)行一定功能的設備。安裝視覺傳感器的目的(作用)是使設備具有類似于人的視覺功能，從而提高設備的智能化，從而提高生產線的效率和產品質量。機器視覺可以用來完成一些不適合人工作的危險環(huán)境或者人眼無法達到質量要求的地方。因此，利用機器視覺技術可以提高生產線的自動化和柔性化水平。
工業(yè)視覺定位軟件在越來越多的工業(yè)軟件中得到應用。隨著數(shù)字圖像處理和計算機視覺技術的快速發(fā)展，越來越多的研究者將攝像機作為自主移動機器人的感知傳感器。
這主要是因為原有的超聲波或紅外傳感器傳感信息有限，魯棒性差，視覺軟件可以彌補這些缺點。
真實世界是三維的，而投影在相機鏡頭(CCD/CMOS)上的圖像是二維的。視覺處理的目的是從感知到的二維圖像中提取相關的三維世界信息。簡單來說就是對機器人周圍的環(huán)境進行光學處理。首先攝像頭采集圖像信息，對采集到的信息進行壓縮，然后反饋給一個由神經網絡和統(tǒng)計方法組成的學習子軟件。然后，學習子軟件將采集到的圖像信息與機器人的實際位置聯(lián)系起來，完成機器人的自主導航定位功能。