计算机视觉在机器人技术中至关重要，因为它使机器能够像人类使用视力一样解释和处理视觉数据。 通过处理来自相机、传感器或其他输入的图像或视频，机器人可以感知其环境，做出决策并精确地执行任务。 这种能力是自主性的基础，使机器人能够在没有人为指导的情况下导航、操纵物体并与其周围环境互动。 如果没有计算机视觉，机器人将无法适应动态或非结构化环境，从而将其用途限制为重复性的、预先编程的任务。
一个关键应用是在导航和避障方面。 例如，自主无人机使用计算机视觉来绘制地形图、检测障碍物并实时调整飞行路径。 同样，仓库机器人依靠视觉数据来定位货架上的物品、避免与工人发生碰撞并优化通过杂乱空间的路线。 配备视觉系统的工业机器人可以识别传送带上的零件，即使它们的位置略有不同，从而实现灵活的装配线。 这些例子突出了计算机视觉如何将机器人从刚性机器转变为能够处理现实世界复杂性的适应性工具。 开发人员通常会实施诸如对象检测（使用 YOLO 或 OpenCV 等框架）或 SLAM（同步定位与地图构建）之类的技术来实现这些功能。
计算机视觉还增强了人机协作。 在医疗保健领域，外科机器人使用视觉系统来分析手术期间的组织，从而为外科医生提供增强现实叠加以实现精确操作。 制造业中的协作机器人（cobot）使用相机来跟踪人类工人的运动，从而确保安全互动。 此外，视觉驱动的机器人可以执行质量控制（例如检查产品是否存在缺陷），其准确性高于手动检查。 对于开发人员而言，挑战包括优化算法以实现低延迟、处理不同的光照条件以及管理计算成本。 但是，边缘计算和轻量级神经网络（例如，MobileNet）的进步正在使实时视觉系统更容易获得。 通过集成计算机视觉，开发人员可以使机器人能够解决需要感知的问题，从而使它们能够在从农业到物流的各个行业中发挥作用。