Robotikte görüntü işleme, belirli görevleri gerçekleştirmek için görüntülerin robotlarca kullanılmasıdır. Robotik uzmanları, görüntüleme ekipmanını ve robotun karşılaşabileceği görsel girişi işlemek için gerekli programlama ve yazılımı içerebilir. Robotların programlanması ve öğretilmesi sırasında, yarattıklarına görüntüleri nasıl tanıyacaklarını ve üzerlerine etki edeceklerini gösterirler. Bazı şirketler, insanların doğrudan ekipmanlarına kurmaları için yazılım paketleri üretirken, diğer durumlarda, insanlar kendi programlarını programlayabilir.
Robot bilimindeki en basit görüntü işleme örneklerinden biri, navigasyon için bir kamera sisteminin kullanılmasını içerir. Bir robot, bir çizgiyi, bir dizi noktayı veya bir lazer gibi diğer görsel göstergeleri takip etmek için öğretilebilir. Çevredeki ortamdaki hedefi belirlemek ve izlemek için ham bir kamera ve görüntü işleme sistemi kullanır. Bu, robotların, fabrika otomasyonu için yararlı olabilecek ürünleri toplamak ve teslim etmek için depoda aşağıdaki satırları yapma gibi işlemleri yapmalarını sağlar.
Robotikte daha gelişmiş görüntü işleme, bir robotun belirli bir kılavuz olmadan bir ortamda gezinmesini sağlayabilir. Robotu sallayan bir kişi veya bir mağazadaki belirli bir raf gibi bir uç hedefi tespit etmenin yanı sıra engelleri tanımlayabilir ve önleyebilir. Bu daha karmaşık görüntü işleme algoritmaları gerektirir, böylece robot üç boyutlu bir ortamda nesneleri tanımayı öğrenebilir. Programcılar, robotlara karşılaşabilecekleri farklı şeyleri göstermek için eğitimde çeşitli araçlar kullanabilirler.
Robotlara, görüntülere yanıt olarak diğer görevleri yerine getirmesi de öğretilebilir. Robotlardaki görüntü işleme, bir robotun yüzleri tanımasına, yüz ifadelerine ve jestlerine yanıt vermesine ve insanlarla çok doğal bir şekilde etkileşime girmesine izin verebilir. Robotlar ayrıca, robot hemşirelerin programlanmasından, bir robotun kusurlu bileşenleri tespit etmeyi öğrenmesi gereken bir montaj hattında kalite kontrolüne kadar her şey için faydalı olabilecek farklı insanlar, hayvanlar veya nesneler arasında ayrım yapabilir. Robot eğitimi bağlam sağlamak için binlerce örneğe maruz kalmayı ve robota etrafındaki dünyayı öğretmek için geniş bir örneklemeyi içerebilir.
Robotlarda görüntü işleme ne kadar karmaşık olursa, o kadar fazla enerji ve bilgisayar gücü tüketebilir. Teknisyenler bir robotun sorunsuz çalışmasını sağlamak için bunu diğer ihtiyaçlarla dengelemek zorundadır. Çok fazla kaynak, bir robotu ağırlaştırarak veya bir prize bağlayarak hareketliliği azaltan önemli güç kaynakları gerektirebilir. Bir robotun programlama talepleriyle işleme gücünü aşması da mümkündür, bu durumda kararsız veya durgun çalışabilir. Tasarımcılar bir robotun ne yapmak istediklerini düşünür ve bir tasarımın başında öncelikler atayarak işlevsel bir son ürün üretebilirler.
