AGV机器人视觉可以改善自动化的设置。集成的机器人解决方案可以快速轻松地提供机器人视觉优势，无需编程技巧。但是，即便技术有所改进，视觉也是AGV机器人视觉系统技术比较棘手的问题。AGV视觉系统最为常见的功能就是检测已知物体的位置以及方向，下面几个因素是影响机器人在环境中的视觉系统。
1、照明
假如有过在低光拍照的人，就会知道照明是很重要的。如果照明设置不好，那就会毁掉这张照片。成像传感器不像人眼那样适应性那么强。如果照明类型是错误的，那么视觉传感器将无法可靠么的检测到物体。
2、变形或铰接
球体是用计算机视觉设置来检测的简单对象。你可能只是检测它的圆形轮廓，也许使用模板匹配算法。但是，如果球体被压扁，它会变形，同样的方法将不再有效。它会导致一些机器人视觉技术上相当大的问题。
铰链类似可移动关节引起的变形。譬如，当你的肘部弯曲手臂的时候，手臂形状就会发生变化。各个链接（骨骼）都保持相同的形状，但是轮廓变形。AGV视觉系统算法使用形状轮廓，因此清晰度使得物体识别更加困难。
3、职责和方向
AGV视觉系统最常见功能就是检测已知物体的位置以及方向。所以，大多数集成视觉解决方案通常都克服了这两者面临的挑战。只要物体可以在摄像机图像内被查看，检测物体的位置通常都是直接了当的。但是，并不是所有的方向都是平等的。虽然检测沿一个轴旋转的物体是足够简单的，但是检测物体何时3D旋转则更为复杂。
4、图像背景
图像的背景对于物体检测容易程度有很大的影响。举个例子，把对象放在一张纸上，然后在该纸上打印同一对象图像。在这情况下，机器人视觉系统有可能不能确认哪个是真实的。
完美的背景是空白的，并提供与检测到的物体良好的对比。它的确切属性将取决于正在使用的视觉检测算法。如果使用边缘检测器，那么背景不应该包含清晰的线条。背景的颜色和亮度也应该与物体的颜色和亮度不同。
5、图像遮挡
图像被遮挡，在前四个问题中，是整个对象出现在摄像机当中的。而遮挡则是不一样的，因为部分对象丢失。视觉系统显然不能检测到图像中不存在的部分。有很多东西都可能造成遮挡，包括：其他物体，机器人的部分或相机的不良位置。克服遮挡的方法通常涉及将对象的可见部分与其已知模型进行匹配，并假定对象的隐藏部分存在。
6、尺寸比例大小
在某些情况下，人眼是很容易被尺度上的差异所欺骗。AGV视觉系统也可能会被他们弄糊涂。想象一下，你有两个完全相同的物体，只是一个比另一个大。想象一下，您正在使用固定的2D视觉设置，物体的大小决定了它与机器人的距离。如果您训练系统识别较小的物体，则会错误地检测到两个物体是相同的，并且较大的物体更接近相机。
尺度的另一个问题，也许不那么明显，就是像素值的问题。如果将机器人相机放置得很远，则图像中的对象将由较少的像素表示。当有更多的像素代表对象时，图像处理算法会更好地工作，但有一些例外。
7、相机位置的设置
不正确的相机位置可能会导致以前出现过的任何问题，所以重要的是要正确使用它。尝试将照相机放置在光线充足的区域，以便在没有变形的情况下尽可能清楚地看到物体，尽可能靠近物体而不会造成遮挡。照相机和观看表面之间不应有干扰的背景或其他物体。
8、物体移动
在物体移动的时候会导致计算机上的视觉设置出现问题，特别是在图像中出现模糊情况的时候。例如，这可能发生在快速移动的传送带上的物体。数字成像传感器在短时间内捕获图像，但不会瞬间捕获整个图像。
如果一个物体在捕捉的过程中移动太快，这将会导致图像模糊。我们的眼睛可能不会注意到视频中的模糊，但是算法会。当有清晰的静态图像时，AGV视觉系统的效果最佳。
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答：根据地面条件，地面应和传统磁导向系统使用的地面类似，一般性工厂地坪均可满足。
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