1. 智能视觉传感器技术
1 视觉感知
视觉系统由于获取的信息量更多更丰富，采样周期短，受磁场和传感器相互干扰影响小，质量轻，能耗小，使用方便经济等原因，在很多移动机器人系统中受到青睐。
视觉传感器将景物 的光信号转换成电信号。目前，用于获取图像的视觉传感器主要是数码摄像机。
在视觉传感器中主要有单目、双目与全景摄像机3种。
单目摄像机对环境信息的感知能力较弱，获取的只是摄像头正前方小范围内的二维环境信息；
双目摄像机对环境信息的感知能力强于单目摄像机，可以在一定程度上感知三维环境信息，但对距离信息的感知不够准确；
全景摄像机对环境信息感知的能力强，能在360度范围内感知二维环境信息，获取的信息量大，更容易表示外部环境状况。
但视觉传感器的缺点是感知距离信息差、很难克服光线变化及阴影带来的干扰并且视觉图像处理需要较长的计算时间，图像处理过程比较复杂，动态性能差，因而很难适应实时性要求高的作业。
2 听觉感知
听觉是人类和机器人识别周围环境很重要的感知能力，尽管听觉定位精度比是决定为精度低很多，但是听觉有很多其它感官无可比拟的疼醒。听觉定位是全向性的，传感器阵列可以接受空间中的任何方向的声音。机器人依靠听觉可以工作在黑暗环境中或者光线很暗的环境中进行声源定位和语音识别，这是依靠视觉不能实现的。
目前听觉感知还被广泛用于感受和解释在气体（非接触感受）、液体或固体（接触感受）中的声波。声波传感器复杂程度可以从简单的声波存在检测到复杂的声波频率分析， 直到对连续自然语言中单独语音和词汇的辨别，无论是在家用机器人还是在工业机器人中，听觉感知都有这广泛的应用。
3 触觉感知
触觉是机器人获取环境信息的一种仅次于视觉的重要知觉形式, 是机器人实现与环境直接作用的必需媒介。 与视觉不同, 触觉本身有很强的敏感能力可直接测量对象和环境的多种性质特征。 因此触觉不仅仅只是视觉的一种补充。 触觉的主要任务是为获取对象与环境信息和为完成某种作业任务而对机器人与对象、环境相互作用时的一系列物理特征量进行检测或感知。机器人触觉与视觉一样基本上是模拟人的感觉, 广义的说它包括接触觉、压觉、力觉、滑觉、冷热觉等与接触有关的感觉, 狭义的说它是机械手与对象接触面上的力感觉。
机器人触觉能达到的某些功能, 虽然其它感觉如视觉也能完成, 但具有其它感觉难以替代的特点。 与机器人视觉相比, 许多功能为触觉独有。 即便是识别功能两者具有互补性，触觉融合视觉可为机器人提供可靠而坚固的知觉系统。
2. 视觉识别传感器
5个，
采用双目立体祝视觉技术。
双目立体视觉犹如3D电影（左右眼看到的场景略有差异），能够直接给人带来强烈的空间临场感。类比机器视觉，从单个摄像头升级到两个摄像头，即立体视觉（Stereo Vision）能够直接提供第三个维度的信息，即景深（depth），能够更为简单的获取到三维信息。
3. 智能视觉传感器技术学什么
视觉传感器主要应用于车道偏离预警、车道保持辅助、前向碰撞预警、行人碰撞预警、交通标志识别、盲区监测、夜视辅助、自动泊车辅助、全景泊车、驾驶员疲劳预警等
4. 智能视觉传感器技术应用
各类传感器因其测量原理，在环境感知方面都有各自明显的优缺点： 毫米波雷达具有耐候性，可以全天工作，但分辨率不够高，无法区分人与物；摄像头具有较高的分辨率，可以感知颜色，但受强光影响较大。
激光雷达可以提供具有三维信息的特性，对环境的可重构性很强，但受天气影响较大。
毫米波雷达可以弥补激光雷达、视觉传感器在环境适应性上的不足。 视觉传感器或者激光雷达可以弥补毫米波雷达在目标分类上的不足等。
5. 机器视觉传感器
食品包装质量检验需求量大 机器视觉市场增长迅速
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 新思界产业研究中心出具的《2020年全球及中国机器视觉产业深度研究报告》显示，预计全球机器视觉市场将从2020年的107亿美元增长到2025年的147亿美元，在预测期内的复合年增长率为6.5％。由于对质量检查和自动化的需求不断增长，对视觉引导机器人系统的需求不断增加，在汽车、建筑和基础设施、消费品、食品和包装等应用中越来越多地采用3D机器视觉系统，因此机器视觉市场正在增长。 通用机器视觉市场有望在机器视觉市场中占据最大份额 基于部署，机器视觉市场已细分为通用机器视觉系统和机器人单元。机器人会继续移动，这可能会导致图像模糊。机械手单元的成本比一般的机器视觉部署要高得多。因此，与机器人单元相比，一般的机器视觉系统被更广泛地部署。 预计在预测期间，软件机器视觉将以更快的速度增长 随着深度学习使机器能够识别对象，预计在预测期间内将AI集成到工业机器视觉软件中将推动软件工业机器视觉市场的增长。此外，基于深度学习的机器视觉软件有助于区分人为可接受的产品变化和制造行业中的缺陷，从而最大程度地减少了人为干预，并提供了实时解决方案。 在预测期内，质量保证和检验将在机器视觉市场中占据最大的市场份额 推动工业机器视觉市场用于质量保证和检查应用的增长的关键因素包括对优质产品的需求不断增加，制造能力不断提高以及熟练工人的短缺等。半导体和电子公司高度依赖视觉检测技术来检查其产品质量以及加快其生产过程。 在预测期内，食品和包装行业将在机器视觉市场中以最快的速度增长 食品工业是高度劳动密集型产业。人工成本大约是产品成本的50％，其中大部分是重复性工作，这导致不良的质量控制和事故。如果使用机器视觉系统通过自动化降低了人工成本，则总成本可能会降低。因此，为了提供质量保证和检查，最小化人工成本并提高效率，机器视觉系统在食品和包装行业中的应用程度最高。 2020年至2025年之间，亚太地区将在机器视觉市场中占据最大的市场份额 亚太地区的机器视觉市场预计将在预测期内占据主要市场份额，因为中国、日本、印度和韩国等亚太地区的国家拥有一些最大的制造设施，其中以制造过程的自动化为主要目标。此外，亚太地区的消费电子公司之间的激烈竞争可能会促进该地区机器视觉系统的采用。 2019年，机器视觉市场主要由Keyence（日本），Cognex（美国），Basler（德国），Omron Corporation（日本），National Instruments（美国），ISRA Vision AG（德国），Baumer Optronic（德国）主导。这些参与者已经采取了各种增长策略，例如产品发布、收购、合作伙伴关系和协议，以进一步扩大其在全球机器视觉市场的影响力。 康耐视（美国）是美国和全球机器视觉市场的主导者。康耐视提供用于自动化过程的机器视觉系统、软件、传感器、表面检查系统和工业ID读取器。 Keyence（日本）是全球机器视觉产品的主要参与者。该公司开发、制造和销售工厂自动化和控制设备、测量仪器、信息设备以及其他电子应用设备和系统。它是全球传感器，测量系统，激光制造商和机器视觉系统的领先供应商。
6. 视觉传感器集成了哪些技术
原理：单目传感器的工作原理是先识别后测距，首先通过图像匹配对图像进行识别，然后根据图像的大小和高度进一步估计障碍物和车辆移动时间。
特点：具有成本低、帧速率高、信息丰富、检测距离远等优点，但易受光照、气候等环境影响，缺乏目标距离等深度信息，对目标速度的测量也不够可靠。