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照明
如果你曾经有过在弱光下拍摄数码照片的经历，你就会知道灯光是至关重要的。光线不好会毁掉一切。成像传感器不像人眼那样具有适应性和敏感性。如果照明类型不正确，视觉传感器将不能可靠地检测对象。
有办法克服灯光的挑战。一种方法是在视觉传感器本身中加入主动光源。其他解决办法包括使用红外线照明、环境中的固定照明或激光等其他形式的光技术。
变形球或铰接球
它们是可以通过计算机视觉设置检测到的简单对象。您可能只是检测它的圆形轮廓，也许使用模板匹配算法。但是，如果球被压缩，它改变形状和相同的方法不再工作。这就是蜕变。会对机器人的视力造成很大的问题。
铰链节点相似，指的是由活动节点引起的变形。例如,当你弯曲你的手臂在肘部时,手臂的形状会改变.骨骼的每一个环节都保留着相同的形状，但是轮廓会变形。由于许多视觉算法都使用形状轮廓，所以清晰度越高，物体识别就越困难。
方向
机器人视觉系统的一个常见功能是检测已知物体的位置和方向。因此，大多数集成的视觉解决方案通常能够克服这两个挑战。
只要能在照相机图像中看到整个物体，那么检测物体的位置通常是很简单的。许多系统也能很好地适应对象方向的变化。然而，并非所有的方向都是平等的。检测沿一个轴旋转的物体很简单，而检测物体在3D中旋转时的情况则比较复杂。
背景
图像的背景对检测对象的易用性有很大的影响。想象这样一个极端的例子：一个物体被放在一张纸上面，在上面打印出同一物体的图像。在这种情况下，机器人的视觉设置可能无法确定哪个是真正的物体。
完美的背景是空白的，并提供了一个良好的对比检测对象。它的确切属性将取决于所使用的视觉检测算法。如果使用边缘检测器，则背景不应包含清晰的线条。背景的颜色和亮度也应该与对象的不同。
闭塞
遮挡是指物体的一部分被遮盖。在前四项挑战中，整个物体出现在照相机图像中。闭塞是不同的，因为一些对象是缺失的。视觉系统显然不能检测到图像中不存在的东西。
有很多东西可以导致闭塞，包括其他物体，机器人的部件，或摄像机的位置。克服遮挡的方法通常包括将物体的可见部分与已知模型匹配起来，并假设隐藏部分存在。
比例
在某些情况下，人类的眼睛很容易被规模的差异所欺骗。机器人视觉系统也可能被他们搞糊涂。假设你有两个相同的物体，只有一个比另一个大。想象一下，你正在使用一个固定的二维视觉设置，物体的大小决定了它与机器人的距离。如果你训练系统去识别较小的物体，你会错误地发现两个物体都是一样的，而较大物体离摄像机更近些。
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