我们都知道，人类有学习的能力。由于人类不断的追求学习和进步，我们今天才处于一个美好的文明社会。百科上是这么定义学习的：学习是通过阅读、观察、实践等手段获得知识或技能的过程，是使得个体得到持续性变化的行为方式。在工业革命过后，关于机器学习的话题不停被人们提及和研究。不难想象，具备有学习能力的机器人，由于经验可以被无穷无尽的芯片储存，机器人做出的判断将越来越精准，犯错的几率也将趋于零。正因为这些优势，机器学习被应用在了高级的、复杂条件下的视觉识别、决策判定等领域。
40年前，工业机器人的横空出世，带给人类更多自由与可能。今天，工业机器人正以迅猛的速度替代人工，从事繁重及枯燥的工作，并且向着更智能的方向在发展，而服务机器人，将是下一个风口。服务机器人发展空间很大，但要想发展服务机器人，就要让机器人获得人的能力，首先就是视觉。在智能教育产品中，视觉对人很重要，人类获得讯息90%以上是依靠眼睛，而我们就来看看人工智能的前沿机器视觉。智能化、仿生化是工业机器人的最高阶段，随着材料、控制等技术不断发展，实验室产品越来越多的产品化，逐步应用於各个场合。涉及到教育机器人论坛，伴随物联网的发展，多传感器、分布式控制的精密型工业机器人将会越来越多，逐步渗透制造业的方方面面，并且由制造实施型向服务型转化。
具有触觉、力觉或视觉的工业机器人，能在较为复杂的环境下工作；如具有识别功能或更进一步增加自适应、自学习功能，即成为智能型工业机器人。
机器人视觉，作为AI(人工智能)一个快速增长的分支，目的是能够给机器人与我们自己相当的视觉，在过去几年中，由于研究人员运用专门的神经网络，以人工智能学习什么帮助机器人识别和理解来自现实世界的图像，机器人视觉已经取得了巨大的进步。
最近，某著名手机品牌又火了一把，它可以通过摄像头，识别人脸并完成解锁手机等功能。科教设备公司有趣的是，不管主人造型怎么变化，它都能认出主人的脸。机器学习经常被分为以下几类：监督学习，无监督学习，增强学习，半监督学习。准确率在 90% 以上的任务，基本上都属于监督学习。
监督学习，就像让机器人完成一本已经有明确答案的练习册，通过这种练习和比对答案，最后在测试中取得优异成绩。简单来讲，
无监督学习，就像让机器人一本没有答案的练习册来学习。机器人教具丢给它一堆图片，又不告诉它这些图片都是什么，让它用心去感受。将来给它一张图片，它只能告诉我们这张图片和谁比较像。
机器视觉是通过计算机模拟人类视觉功能，让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理。创客机器人实验室“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机，需要依靠一整套的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡、视觉传感器等。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。
综上所述，通过对机器人视觉系统大致的了解后，智能制造作为未来的发展方向，具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为能力的视觉系统，主要用计算机来模拟人的视觉功能，具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，少儿编程活动方案在现代自动化生产过程中，人们将机器人视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器人视觉系统的需求也逐渐增多;随着机器视觉产品的增多，技术的提高，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
