机器人视觉类别及其应用原理

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。

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。

技术的演进与创新，推动制造业的变革与进步

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。

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。

机器人视觉犹如人的双眼

机器人有了视觉系统的配合，犹如人有了一双明亮的眼睛，能实现在工件位置不准确工况下的自动化生产。

机器人视觉包括以下几种：

2D相机

2D相机是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号

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传送给专用的图像处理系统

得到被摄目标的形态信息

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根据像素分布和亮度、颜色等信息

转变成数字化信号

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图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征

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根据判别的结果通过数字变量信息传输给机器人

让机器人根据新的产品信息进行工作

目前2D相机广泛应用于机器人搬运，装配等工作。

线激光

线激光是使用激光三角测量原理, 对不同被测物体表面进行二维轮廓扫描。

激光束被一组特定透镜放大用以形成一条静态激光线

投射到被测物表面上

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高品质的光学系统将该激光线的漫反射光

投射到高度敏感的传感器感光矩阵上

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除了传感器到被测物体的距离信息（Z轴）

控制器还可以通过这组图像来计算沿激光线（x轴）上的位置

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传感器最终输出一组二维坐标值

坐标系的原点与传感器本身相对固定

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通过移动被测物体或传感器

便可得出三维测量结果

目前线激光广泛应用于

弧焊或激光焊的焊缝扫描、车身在线测量等。

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3D摄影测量

3D摄影测量通过软件处理采集好的照片来得到待测点的三维坐标

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这些照片是用一个高精度的专业相机

通过在不同的位置和方向

对同一物体进行拍摄所获取的

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软件会自动处理这些照片

通过图像匹配等处理及相关数学计算后

得到待测点精确的三维坐标

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处理完毕

被测对象的三维数据将会进入到坐标系统中

就好像以前测量过或者处理过一样

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如果需要的话

测量软件还内置了分析工具

三维数据可以被输出

这些被测量的物体一般是事先手动贴上回光反射标志

或者是通过投点器投射上点

或者是探测棒上的点。

三维成像

基于结构光的三维成像，实际上是三维参数的测量与重现，需要投射结构光到被测物体上，通过结构光的变形（或者飞行时间等）来确定被测物的尺寸参数。

最常用光栅投影技术的其主要原理是

通过计算机编程产生正弦条纹

▼将该正弦条纹通过投影设备投影至被测物

▼利用CCD相机拍摄条纹受物体调制的弯曲程度

▼解调该弯曲条纹得到相位

▼ 再将相位转化为全场的高度

例如ABB的协作机器人Yumi已可以安装在AGV上行走并完成设定的工作，如果加上结构光视觉，结合物联网及数字化完成自主工作已不遥远。

随着连续采用这些技术，如神经网络和专用机器视觉硬件，我们正在迅速缩小人类和机器视觉之间的差距。

在将来的某一天，我们甚至开始看到机器人的视觉能力，可能会超越我们自己，使它们能够完成许多复杂的任务，并且我们的社会将会完全自主运作。

那么，机器人行业的小伙伴们，看完文章是否觉得机器人视觉超级棒棒？

掌握机器人视觉，可是非常重要的哦！

编辑：黄飞