要想让机器人稳定工作，你就必须了解这机器人四阶段策略!

机器人的发展更好地方便了人们的生活，而工业领域机器人的出现，也进一步的提高了生产一线的生产效率问题！

不过现在看似如日中天的机器人视觉技术，其实也有着自己如鲠在喉的问题，接下来我们一起来详细了解一下，作为机器人视觉的开发服务者，这个群体目前已经遇到了三大挑战！

为实现上述目标，机器人开发者应努力克服机器人视觉三大挑战：确定目标的方向，如何处理移动状态的物体，如何让机器人拥有更加精确的的导航系统。

而对于这三大挑战，其实行业内也提出了自己的解决方案，对着三个方向给出了对应的四阶段策略，来克服这些挑战！分别为预处理，特征检测、对象检测、对象跟踪等，这些阶段产生的数据便可以用来进一步的控制伺服乃至更好的完成工业机器人的工作任务。

预处理

机器人利用机器视觉的手段，通过一个或者多个视觉传感器来收集周围环境的数据，但是这些初始数据并不足以用来直接准确的计算，我们通常使用数字信号处理的方式，来清理数据，从而进一步使用。

特征检测

通过提供准确的图像信息，我们便可以快速的提取数据，通过这些数据，我们通过算法来得出四种常用的特征信息：角落，边缘，BLOB,脊点的曲线四阶段

特征检测算法需要大量处理能力，但通常逐个像素运行，因此，很适合在Qualcomm SDA845不同处理器上并行执行。开发者可以使用计算机视觉库中的特性检测API，其中包括Harris角检测器、FAST、Hough Transform和其他检测器，以及基于最大稳定极值区（MSER）的对象检测API。