介绍
在当今全球化市场中，自动化对保持新兴市场的高质量水平发挥着至关重要的作用，同时也帮助发达国家降低不断上升的人力成本。
最初，我们制造机器以实现一些生产、组装和物料搬运任务的自动化，但现在，在很多自动化任务中，工业机器人已经取代了专用机器设备，机器人可以通过编程以执行产品处理任务，甚至还可以转换功能，在新工作场所执行新的任务。
但是，和之前的工具一样，机器人在工作中同样无法“思考”，也不能对意料之外的情况作出反应。产品每一次呈现在机器人面前的位置必须相同，方向保持一致，否则机器人无法顺利完成任务。
近期，机器视觉技术为机器人带来了“视觉”能力和不同环境的应变能力。现在，用视觉技术引导的机器人可以用二维机器视觉“武装”自己，实现定位和引导机械臂的能力，比如在传送带上处理摆放位置不一致的工件。只要工件放置在平整的表面上(但尺寸和高度不能超出机器视觉相机的视界和焦距深度)，二维视觉引导机器人可以代替人从事反复性和存在潜在危险的任务，此外，其速度和精确度也高于人的速度和精确度。
现在，三维机器视觉技术正将机器人生产带向新的高度，实现更高的效率和生产能力。借助于大量的三维机器视觉技术，视觉引导机器人几乎可以处理和组装传送带、货架、货箱中任何尺寸和现状的产品，甚至还可以在人的附近工作，且不对人造成安全威胁。牛肉加工、精确焊接和汽车喷漆等以前认为不可能实现自动化的任务现在也可以利用三维视觉引导机器人技术实现自动化，且速度更快，成本更低。
二维VS三维：迈向实景
传送带或工作台本质上是一种二维空间。如果产品相对较小，而且放置在平整的表面，则二维引导机器人解决方案是最具成本效率的一种方案。此类系统通常包括顶部安装的相机，并连接到机器视觉处理系统。相机向下照射工作平面，可能包括一个笛卡尔坐标或选择顺应性装配(SCARA)机器人。这些机器人提供2-4度的自由度，非常适合二维引导应用。
安装和运行视觉引导机器人应用的第一步是对比校准视觉系统的视觉坐标体系和机器人的物理坐标体系。如果两套坐标体系相同，则该过程就很简单，但是镜头畸变、照明变化和其它因素可能影响视觉系统对“实景”的观察，可能对视觉引导机器程序造成误差。
将相机直接成垂直状态放在传送带平面的上方并使用一种校准机制(通常包括一个已知尺寸的校准“目标”)，二维视觉系统就可以将自己的视觉体系与机器人的物理坐标体系对准。现在，机器视觉系统可以从传送带表面上的产品的图像中抽取出有用的位置数据。
顶部安装的相机将图像发送到运行图像处理软件的台式电脑或内嵌电脑中，以建立从机器人中心或从起始点到目标对象的二维地图。(如果工作区相对于相机的空间分辨率来说过大，则工作区域的上方需要安装多个相机，比如，一个安装在机器人拾起产品的位置、一个安装在焊接站点，另一个安装在输出传送带上方。)
在每一种应用中，机器视觉的算法(比如结合图形对比算法)分析每个相机的图片，并在图片中定位对象特征，比如角、螺纹或其它明显的表面特征。之后，通过测量从对象到传送带表面已知点的距离。
视觉系统可以为机器人建立一个二维地图或一个程序路径，包括距离机器人中心的距离和方向。这种位置通常称之为“补偿”，之后该数值将发送给机器人控制器，控制器将利用距离和方向信息引导机器人到达对象位置。这就是二维视觉引导机器人。
现在，假设工作台上的对象不是微芯片这种只有几毫米的小物件，无法作为二维空间的产品进行处理。比如说，需要从货架上取下随意放置的汽车叶子板，应该怎么办?
在这种情况下，视觉引导机器人工作站设计人员就不能再利用位置和方向始终相同的物件摆放平面了。在这样的汽车零件处理应用中，每一次处理的面板都比上一次处理的面板略远。因此，每一个面板在三维空间中的位置都相对于上一个面板的位置有所不同 ( 平移 )，还可能有不同的方向(旋转)。在最具挑战性的“货箱分拣”应用中，零件可能紧密摆放在箱内，且没有结构性包装和衬垫物，视觉系统必须在三维空间内定位零件，包括位置和方向，从而准确地调整自由度为6度的铰接机器人的行程，以便准确地处理零件。
使用三维视觉引导机器人
机器视觉提供4种技术用于三维机器人引导：
• 单相机三角测量
• 立体或多相机三角测量
• 结构光
• 飞行时间(ToF)
设计师需要理解每种解决方案的利弊，以及他们如何用于工业应用。单相机和多相机三角测量：单相机和多相机三角测量都使用同一视界内从不同角度拍摄的多张图像。通常在机械臂上安装一个相机，从而使机器人能够带着相机移动，拍摄多张图片，相对于多相机三维视觉引导机器人系统，这种方法需要的时间更多，但成本更低。
同样，使用几何图形搜索算法定位每个图像中的关键特征。由于每幅图像代表一个不同的角度，因此，重要特征的位置、形状和尺寸也会有变化。通过数据分析各图像中各种特征的变化情况，将位置、形状和尺寸的变化与校准设置时对“校准目标”进行的测量数据进行对比，机器视觉系统可以准确地计算出零件的三维位置和方向。系统对比的图像越多，则三维数据越精确。但是，拍摄图片量增多，处理能力将会下降。
单相机和多相机三角测量三维视觉引导机器人系统可以提供较大区域内的精确三维位置数据，这也是为什么该技术通常用于汽车和其它耐用品行业组装、分配和喷漆应用的原因。
结构光：结构光也是利用三角测量法，结构光带来的准确度高于传统照明的单相机和多相机三维视觉引导机器人系统。结构光解决方案使用标准灯(定时线性过滤器)或激光光线在表面上投射光线。光线为照明带来了“结构”，而不仅仅是整个区域的照明。
通过分析图像(图像显示了投射到对象表面上的光线)并测量光线形状的变化情况，三维视觉系统可以创建目标对象表面的“地图”。这种技术从一台相机的一副图像上生成三维数据。结构光三维视觉引导机器人的精确性随着相机的空间分辨率和透射光密度的提高而提高，随着工作区域尺寸的增加而降低。
结构光三维引导机器人解决方案非常适用于光滑、反射性零件等不易为几何图形搜索算法找到表面特征的零件。这种特殊的照明为整套系统增加了精确度和成本，如果是相干光线，则可以提高安全顾虑。但是如果是片状金属物件或抛光金属件，则结构光就是最具成本效益的解决方案。
Time of ight飞行时间：尽管飞行时间(ToF)技术已经出现多年，但飞行时间(ToF)相机与商用工业相机相比还是一种新相机。这种专用相机使用多种光学件以非接触式测量光线从照明器到达目标物件再反射回相机的时间。每一个像素构成一个具体的三维数据点。但是，相比于传统的CCD和 CMOS工业相机，这种专用相机的像素通常较低，因此空间分辨率也较低。
对于在较大的工作空间数值精确值以毫米或厘米计算的要求， 3D VGR应用ToF相机成为吸引人的解决方案。
着手三维视觉引导机器人技术
每一个视觉引导机器人应用都从同一个出发点着手：目标零件。用户应该问一些问题，包括但不限于：
• 我的零件是什么，在视觉系统中是什么样子?(或大或小、反光或不反光、易碎或坚固)
• 应用本质上是二维还是三维?
• 应用需要什么类型的机器人?(冲洗或清洁室SCARA 机器人?大载荷笛卡尔坐标?三维生产或物料搬运专用铰接式机器人?) • 你在组装零件时是否检查质量或跟踪产品?(使用一个专用智能相机进行检查，缺陷分类或在视觉引导机器人解决方案中增加一个自动ID识别相机)
• 我需要什么机器视觉系统?(二维视觉引导机器人的智能相机?单相机结构光解决方案和电脑主机以调节处理能力?多相机立体方案，用于实现高分辨率或大范围三维视觉引导机器人?)
• 我需要什么相机才能满足用户需求为机器人生成二维或三维补偿数据以检查产品的缺陷?(智能相机、高分辨率CCD、高帧率CMOS、顶部安装、机器人安装等)
• 机器视觉系统需要完成什么任务?对图像处理软件的选择有什么影响?我需要什么电脑硬件才能避免视觉引导机器人系统降低生产速度?(你是否需要一种专用三维视觉引导机器人算法?是否需要专用于机器人控制器生产商的应用程序编程接口【API】)?需要智能相机还是电脑主机?)
• 什么类型的灯光或灯光组最适合你的视觉引导机器人应用?(闪光、彩色、激光等?)
我需要在机器人、视觉系统和工厂网络之间建立什么网络连接)系统是否连接到生产执行系统(MES)?是否保存图像以用于后续分析?)
• 操作员如何与视觉引导机器人解决方案进行沟通? (机器人控制器或视觉系统上的触摸屏、人机界面?)
与熟悉视觉引导机器人应用的集成商合作，可以轻松回答这些问题，并帮助你避开常见麻烦。
比如，机器人上安装相机需要线缆将数据从相机发送到视觉系统。机器人连续反复的动作可能挤压线缆，而不恰当的线缆可能限制机器人的运动。
很多公司提供专为视觉引导机器人应用而设计的特种“柔软”电缆避免这种问题。机器视觉供应商可以通过提供以太网供电(PoE)解决方案，将数据线和电源线融合在一条线上，减少了机器人必须安装的线缆数量。
基础上也可以帮助用户选择高质量机器视觉软件解决方案，轻松满足机器人和视觉系统之间的重要校准和通讯需求。比如，康耐视VisionPro的校准操作不仅仅纠正所有工业相机常见的镜头变形和衰减问题，也能加速将视觉设备的坐标体系与机器人的坐标体系进行匹配。
大部分机器人使用串行或以太网通讯方式与视觉系统进行通讯，每个机器人控制器都对数据的通讯方式有独特的要求。康耐视为使用标准场通讯和特殊串行通讯方式的机器人提供驱动程序，从而解决了这一问题。包括：
视觉引导机器人的竞争优势
有效利用机器人系统的公司可以提高生产能力，降低生产成本，提高产品质量，降低返工和浪费，提高产品的几何质量，让生产更加靠近终端市场而无需考虑是否有低价劳动力可用，降低现有人力成本，增加生产班次而无需增加雇佣员工、培训和加班支出，并保护从事危险和反复性任务的工人。
通过专家机器视觉技术，这些公司现在能够跟踪产品、减少赔偿、提高供应链管理水平、提高质量并提高生产线和流程的故障排除水平，并且通过增加二维和三维机器视觉引导技术，可以大幅度提高机器人自动化的应用范围。总而言之，视觉引导机器人技术可以极大地提高公司的质量底线、节省时间、支出和资源。
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