机器人视觉技术是现代机器人领域中的关键技术之一，通过视觉系统可以使机器人获取周围环境的信息并做出相应的反应。在机器人视觉的背后，有着复杂的结构和工作原理支撑着其正常运行。

一般来说，机器人视觉系统的结构可以分为传感器、图像处理模块和决策执行模块三个主要部分。传感器是机器人获取外部信息的重要途径，常用的传感器包括摄像头、激光雷达、红外线传感器等。这些传感器可以捕获不同波长的信息并将其转化为数字信号，供后续处理使用。

图像处理模块是机器人视觉系统中的核心部分，主要负责对传感器获取的图像数据进行处理和分析。这一模块通常包括图像预处理、特征提取、目标检测和图像识别等步骤。在图像处理过程中，机器人会根据预先设定的算法和模型对图像进行解析，从而获取目标物体的特征信息。

决策执行模块则是根据图像处理模块提供的信息，制定相应的决策并执行相应的动作。这一模块通常包括路径规划、动作控制等功能，通过算法和控制器实现机器人在环境中的移动和操作。

在工作原理方面，机器人视觉系统的核心在于图像处理技术。通过图像处理技术，机器人可以对获取的图像数据进行分析和识别，从而实现目标检测、障碍物避开等功能。图像处理技术包括图像采集、图像预处理、特征提取、模式识别等步骤，通过这些步骤，机器人可以从图像中获取目标物体的信息并做出相应的反应。

总的来说，机器人视觉的结构和工作原理是一个复杂而精密的系统，通过不同模块之间的合作和配合，机器人可以实现对外部环境的感知和反应，为机器人在现实世界中的应用提供了重要支持。随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，机器人视觉技术也将不断进步和完善，为机器人在各个领域的应用提供更加强大和智能的支持。