随着现代工业自动化的不断发展和普及，工业机器人已经成为了现代工业生产的核心力量，将繁琐的劳动转移到了机器上来完成，从而提高了生产效率和质量。然而，工业机器人受环境、工件等因素的影响，会产生位置误差，从而导致生产效率下降和生产成本增加。因此，如何让工业机器人快速准确地识别其自身和周围环境所处的位置，并在生产过程中进行精准的定位成为了一个重要的问题。

针对这一问题，近年来越来越多的工业机器人制造企业开始重视并研究基于机器视觉的定位系统。这种定位系统能够通过真实场景中的图像信息，通过数学算法对机器人所处位置进行计算和判断，从而精准地完成机器人的定位和运动控制。基于机器视觉的定位系统的优点不仅仅是可以实现高精度定位，而且可以提高工业机器人的灵活性和自主性，提高生产的效率和质量。

基于机器视觉的工业机器人定位系统包括两部分：图像处理和机器人运动控制。其中，图像处理包括图像获取、预处理、特征提取和匹配；机器人运动控制包括路径规划、运动控制和反馈控制。图像处理中的特征提取和匹配是基于机器视觉定位系统的核心技术，目前主要应用于圆的识别、二维码识别等场景；而机器人运动控制则主要依靠PID控制算法和运动控制器。

目前，基于机器视觉的工业机器人定位系统已经成为了工业机器人领域的重要研究方向之一，得到了各界的广泛关注和研究。然而，随着工业机器人应用场景的不断扩展和多样化，如何将机器视觉技术与先进的深度学习算法相结合，以进一步提高工业机器人的智能化程度和定位精度，将是未来的重要研究方向之一。