Bilgisayar görüşü, robotlara görsel bilgileri yorumlama yeteneği kazandırır. Kameralar görüntüleri yakalar. Algoritmalar anlamı çıkarır: kenarlar, şekiller, nesneler, yüzler, hareket. Robot bu anlamı gezinmek, bir şey almak, incelemek veya izlemek için kullanır.

Bilgisayarla görme teknolojisinin ilk dönemleri, elle kodlanmış kurallara dayanıyordu. Kenarları bul, şablonları eşleştir, mesafeleri ölç. Kontrollü aydınlatmada çalıştı, ancak diğer her yerde başarısız oldu. Derin öğrenme bunu değiştirdi. Evrişimsel sinir ağları, etiketlenmiş görüntülerden özellikler öğrenir. Ne arayacakları söylenmeden bir kediyi, bir kaynak çatlağını veya olgun bir çileği tanıyabilirler.

Bilgisayar görüşünün sağladığı olanaklar

• Nesne tespiti ve sınıflandırması.
• Kavrama için pozisyon tahmini.
• Hassas hizalama için görsel servo kontrolü.
• Üretimde kusur tespiti.
• Eş zamanlı konum belirleme ve haritalama (SLAM).

Görme zordur çünkü dünya karmaşıktır. Aydınlatma değişir. Nesneler üst üste biner. Yansımalar kameraları yanıltır. Laboratuvarda iyi gören bir robot, fabrika ortamında başarısız olabilir. Mühendisler, sağlamlığı artırmak için birden fazla kamera, yapılandırılmış ışık ve derinlik sensörü kullanırlar. Ayrıca, yalnızca temiz veri kümeleriyle değil, gerçek ortamdan gelen verilerle de eğitim yaparlar. Bilgisayar görüşü, robotikte en aktif araştırma alanıdır ve bunun bir nedeni var. Bir robot görebiliyorsa, neredeyse her şeyi yapabilir. Göremiyorsa, kör, tekrarlayan hareketlerle sınırlıdır.