機器視覺AGV的工（gōng）作（zuò）原理主要包括以（yǐ）下幾個方麵：
圖像采集
AGV小車上安（ān）裝的攝像（xiàng）頭或其他視覺傳感（gǎn）器（qì）對周圍環境（jìng）進行圖像采集。這些攝像（xiàng）頭可（kě）以是單目攝像頭、雙目（mù）攝像頭或深度相機等，不同類型的攝像頭適（shì）用於不同的應用場景和需求。
圖像處理與分析
采集到的圖像會被傳輸到AGV小車的控製係統中，在控製（zhì）係統中，計算機視覺算法會對圖像進行處理和分析，這包括圖像預處理（lǐ）、特征提取、目（mù）標識別等步驟。
圖（tú）像預處理：對采集到的圖像進行去噪、增強、二值化等處理，以提高圖像的質量和清晰度，便於後續的分析和處理。
特征提取：從預處理後的圖像中提取出有用的特征，如邊緣特征、紋理特征、形狀特征等。這些特征將作為目標識（shí）別的依據。
目標識別：根據提取的特（tè）征（zhēng），利用模式識別算法（fǎ）或深（shēn）度學習算法對圖像中的目（mù）標進行識別和分類，例如（rú），識別出貨物（wù）、障礙物、地標、二維碼等目標物體。
定位與導航
在識別出目標物體後（hòu），AGV小車還需（xū）要確定自身的位置（zhì）和（hé）姿態，以及規劃行駛路徑。
定位：通過對環境中的地標、二維碼等（děng）已知物體的識別和定位，結合AGV小車的運動模型和傳感（gǎn）器數據，計算出AGV小車在環境中的位置和姿態。
導航：根據目標物體的位置和AGV小車的當前位置，規劃出AGV小車的（de）行駛（shǐ）路徑。在行駛過程中，AGV小車（chē）會不斷地根據（jù）視覺識別係統獲取的（de）環境（jìng）信（xìn）息進行調整（zhěng）和修正，以確保行駛路徑的準確性和安全性。
控製與決策
最後，AGV小車的視覺識別係統會將處理和分析（xī）的結果傳輸到AGV小（xiǎo）車的控（kòng）製係（xì）統（tǒng）中，控製係統根據這（zhè）些結果發出相應的控製指令，如驅動AGV小車的電機、調整AGV小車的行駛速度和方向（xiàng）等，以實現AGV小車的自主導航和操作。同時，控（kòng）製係統還會根據環境的變化和任（rèn）務的要求，做出相應的決策，如避（bì）障、重（chóng）新規劃路徑等。
