基本原理：

感知：机器人视觉通过摄像头或其他视觉传感器获取周围环境中的图像和视频信息。

特征提取：利用计算机视觉算法对获取的图像和视频进行分析和处理，提取有用的特征信息，如目标检测、跟踪、识别等。

决策和控制：根据提取的特征信息，机器人可以做出决策并执行相应的动作，如路径规划、物体抓取等。

技术组成：

硬件装置：包括摄像头（如TV摄像机、HDTV摄像机、高速摄像机等）、距离测量装置（如激光测距仪、红外线测距仪等）、图像处理装置（如专用LSI、FPGA、DSP等）以及计算机等。

软件算法：包括图像处理算法、目标检测算法、跟踪算法、识别算法等，这些算法是机器人视觉系统的核心。

应用领域：

机器人导航：机器人通过视觉系统感知周围环境，实现自主导航和避障。

物体识别与抓取：机器人可以识别并抓取特定物体，如从料斗中拣取工件、装配线上的零部件识别定位等。

质量检测：在制造业中，机器人视觉可以用于产品质量检测，如外观检查、尺寸测量等。

无人驾驶：在无人驾驶汽车中，视觉系统可以帮助车辆感知周围环境，实现自主驾驶。

发展趋势：

随着计算机视觉技术的不断发展，机器人视觉的准确性和鲁棒性不断提高，应用场景也在不断扩大。

深度学习等先进技术的应用，使得机器人视觉在处理复杂场景和识别多样化物体方面取得了显著进展。

未来，机器人视觉将更加注重与机器人其他感知能力的融合，实现更加智能和自主化的机器人系统。

总之，机器人视觉是机器人技术中的重要组成部分，它使机器人具备了感知和理解周围环境的能力，为实现更加智能和自主化的机器人系统提供了有力支持。