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机器视觉是机器人发展的重要方向也是提高机器人智能水平的关键因素

近十年来,随着资本的大量流入和商业推广的不断深入,机器人领域的技术发展迅速,广泛应用于各种制造、维护、维修、清洁、保洁、安防、监控、运输等领域。 、指导、挑选。 和其他工作领域。

机器视觉是机器人发展的重要方向,也是提高机器人智能水平的关键因素之一。 它将极大促进机器人工作的自动化。

人类和动物从外界获取信息最重要的来源是眼睛。 通过眼睛,人们可以获得观察物体的大小、形状、颜色、位置等各种参数,以便大脑做出下一步的判断。 智能机器人之所以能够根据实际工作环境来判断要执行的功能并对外界做出响应动作,最重要的原因之一就是它们能够感知环境。

机器人通常依靠各种接触式和非接触式传感器来感知环境。 机器视觉是从仿生学角度发展起来的。 例如,模拟眼睛通过视觉传感器采集图像,采集后由图像处理系统进行图像处理和识别。 此外,具有机器视觉的机器人可以及时感知外部环境的变化,方便智能机器人的控制系统做出相应的调整,提高机器人对外部环境变化的灵活性和适应能力。

根据测量设备的不同,机器视觉分为以下三种类型:

单目视觉技术,即安装单个摄像头进行图像采集,一般只能获取二维图像。 早在 20 世纪 70 年代,就有一项针对生产用机械手的视觉系统辅助机器人控制的专利申请(DE2637686A1)。 此外,在20世纪80年代,一项专利申请(US4754402A)公开了机器人可以通过视觉感知沿着规定的路径移动。 此后,单目视觉得到发展并应用至今,广泛应用于智能机器人领域。 然而,由于该技术受到图像精度和数据稳定性较低的限制,因此需要与超声波和红外等其他类型的传感器配合使用。 为了克服这些问题,双目视觉技术在 20 世纪 80 年代被开发出来。

双目视觉技术是一种模拟人眼处理环境信息的方式。 它利用两个摄像头从外界不同角度采集一幅或多幅图像,从而建立被测物体的三维坐标。

20世纪80年代,双目视觉技术已应用于移动机器人导航。 此外,双目视觉技术作为机器视觉研究的重点和方向,广泛应用于制造业和各个领域。 从分类来看,双目视觉技术大致可分为机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制、无人机及无人船视觉控制等方向。 在机械臂视觉控制的焊接领域,双目机器人可以更好地满足焊接起始位置引导、焊缝跟踪等功能; 在移动机器人视觉控制的扫地机器人领域,双目视觉帮助设备自动采集和处理视觉和激光数据,自动从多个不同目标中检测出感兴趣的目标; 在无人机领域,双目视觉可以提高姿态解析算法的准确性、鲁棒性和稳定性。 此外,双目视觉技术也广泛应用于农业采摘领域,例如帮助机械臂避开障碍物、定位水果等。 但不可否认的是,双目视觉技术也存在可见场景限制等问题。 基于此,多视角视觉技术应运而生。

多眼视觉技术是指利用多个摄像头来减少盲点,降低误检概率。 该技术主要用于物体的运动测量。 在机械臂的手眼协调方面,多眼视觉技术可以克服物体捕捉的盲点,使机械臂的抓取更加有效。 在工业机器人装配领域,多眼视觉还可以准确地识别和定位被测物体,从而提高装配机器人的性能。 智能和定位精度。 此外,多视觉技术还可以利用模仿生物的视觉系统结构来获得更清晰的图像和更高的处理能力,并改善物体的定位,例如模仿蜥蜴和蜘蛛。