機器人機器視覺系統是一種技術，它使機器人能夠通過圖像處理和識別技術來感知和理解其周圍環境，進而實現智能操作。機器視覺是機器人感知能力的重要組成部分，使得機器人能夠像人一樣通過視覺來獲取信息，理解并處理環境。

機器人機器視覺系統主要涉及到兩個核心技術：

1. 動態圖像社區與場景跟蹤技術：這項技術主要涉及到如何確定攝像機的位置和朝向，以便能夠獲取到清晰、準確的圖像。此外，還包括如何對場景進行追蹤、評定，以及判斷產品是否合格等。在這個過程中，攝像機的參數標定和在線自動適應控制都是非常重要的環節。

2. 場景和目標的視覺感知和準確測量技術：這項技術主要涉及到如何從作業區域中提取和感知作業目標的視覺特征，以及如何準確測量和跟蹤這些目標。通過這項技術，機器人可以獲取到產品的各種特征，形成三維形狀數據，并與標準值進行對比，從而判斷產品的質量和是否符合要求。

實現機器人機器視覺技術的過程中，主要涉及到以下視覺信息處理算法：

• 圖像采集：這是機器視覺系統的第一步，主要是通過各種傳感器獲取到原始的圖像數據。

• 圖像預處理：主要是對原始圖像進行一些預處理操作，如去噪、增強等，以便提高后續處理的準確性和效率。

• 圖像目標分割：主要是從預處理后的圖像中分割出感興趣的目標區域，以便進行后續的識別和處理。

• 特征提取：主要是從分割出的目標區域中提取出各種特征，如形狀、顏色、紋理等，以便進行后續的識別和分類。

• 三維恢復：主要是通過一些算法和技術，將二維的圖像數據恢復成三維的形狀數據，以便進行更準確的測量和識別。

通過這些算法和技術的組合和應用，機器人機器視覺系統可以實現對環境的感知和理解，從而實現智能操作。