在工程技术领域中，机器人视觉系统是一种集成了计算机视觉技术和机器人技术的综合系统，它赋予了机器人"看"和"理解"周围环境的能力。这个系统的核心功能是使用摄像头和其他传感器来捕捉图像或视频，然后通过图像处理和分析算法来提取有用的信息，最终指导机器人执行特定的任务。

机器人视觉系统的定义通常包含以下几个关键要素：

1. 传感器：机器人视觉系统首先需要传感器来采集环境信息，最常用的传感器是摄像头，包括彩色摄像头、黑白摄像头、高分辨率摄像头等。此外，激光扫描仪、红外相机、深度相机等也是机器人视觉系统中重要的传感器。

2. 图像处理：采集到的图像需要经过一系列的处理，包括去噪、增强、滤波、边缘检测、分割等，以提取目标物体的特征信息。

3. 图像分析与识别：这是机器人视觉系统最核心的部分，通过模式识别、机器学习、深度学习等算法，系统可以识别出图像中的物体、场景、文字等，并理解其含义。

4. 决策与控制：基于图像分析的结果，机器人视觉系统需要做出决策，并控制机器人执行相应的动作，如抓取、搬运、焊接、装配等。

机器人视觉系统的应用非常广泛，以下是一些典型的应用场景：

1. 制造业：在自动化生产线上，机器人视觉系统可以用于检测产品质量、定位和抓取零件、装配和焊接等。例如，通过视觉引导，机器人可以精确地焊接汽车车身，或者在电子制造中精确放置微小元件。

2. 物流和仓储：在物流和仓储领域，机器人视觉系统可以帮助机器人识别和分拣货物，实现自动化拣选和包装。例如，亚马逊的Kiva机器人就利用视觉系统来识别货架和货物，并进行高效的搬运。

3. 农业：在农业生产中，机器人视觉系统可以用于监测作物生长状况、检测病虫害、进行精准施肥和喷药等。通过分析植物的颜色和形状，机器人可以判断作物是否健康，并采取相应的措施。

4. 医疗领域：机器人视觉系统在医疗手术中也有应用，如协助医生进行精细的手术操作。此外，在医学影像分析中，机器人视觉系统可以用于辅助诊断，通过分析X光片、CT、MRI等医学图像，帮助医生发现疾病迹象。

5. 安防监控：在公共安全领域，机器人视觉系统可以用于监控和分析视频流，以识别可疑行为，预防犯罪。例如，通过人脸识别技术，系统可以在人群中快速识别出特定人物。

总之，机器人视觉系统是现代工程技术中不可或缺的一部分，它极大地提高了机器人的智能水平和工作效率，为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断进步，机器人视觉系统的应用范围和能力将会进一步扩展，为人类社会的发展做出更大的贡献。