機器人視覺感知的案例
機器人視覺三維成像技術全解析
摘要
本文針對智能制造領域機器人視覺感知中的三維視覺成像技術進行綜述,系統地總結了一些有代表性的機器人視覺成像方法的特點和實際應用中的局限性,內容涉及飛行時間三維成像、點線掃描三維成像、色散共焦成像、結構光投影三維成像、光學偏折成像、單目與多目立體視覺三維成像和光場成像等。繪制了各種視覺成像的圖譜,并探討了機器人手眼系統最佳三維成像方法。
在工業4.0時代，國家智能制造高速發展，傳統的編程來執行某一動作的機器人已經難以滿足現今的自動化需求。在很多應用場景下，需要為工業機器人安裝一雙眼睛，即機器人視覺成像感知系統，使機器人具備識別、分析、處理等更高級的功能，可以正確對目標場景的狀態進行判斷與分析，做到靈活地自行解決發生的問題。
一、機器視覺系統組成
典型的機器視覺系統可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運動控制部分?；赑C的視覺系統具體由如圖1所示的幾部分組成：
圖1 機器視覺系統組成
①工業相機與工業鏡頭——這部分屬于成像器件，通常的視覺系統都是由一套或者多套這樣的成像系統組成，如果有多路相機，可能由圖像卡切換來獲取圖像數據，也可能由同步控制同時獲取多相機通道的數據。根據應用的需要相機可能是輸出標準的單色視頻（RS-170/CCIR）、復合信號（Y/C）、RGB信號，也可能是非標準的逐行掃描信號、線掃描信號、高分辨率信號等。
②光源——作為輔助成像器件，對成像質量的好壞往往能起到至關重要的作用，各種形狀的LED燈、高頻熒光燈、光纖鹵素燈等都容易得到。
展開 工業機器人發展現狀：硬件大同小異 視覺感知繪新藍圖
工業機器人的發展趨勢不是一蹴而就，產業的積累和壯大需要審時度勢，且行業經驗與資歷是取得客戶信任的重要因素。對比國內外的工業機器人，國內工業機器人的可靠性仍有差距。例如國內對機器人搬運軌跡精度要求并不高，只需要實現點到點的到達，而在汽車生產線上的應用，軌跡精度要求非常高，因此需要不斷自主創新。
未來融入視覺感知、與AR概念后，行業趨勢的發展即可實現遠程下單，無人工廠接到訂單之后可以及時私人訂制出客戶想要的產品。隨著AI技術的產業發展，國內的工業制造力量也會越來越強大，值得期待！
工業機器人的視覺系統該如何選擇？
6、檢測軟件
機器視覺軟件用于創建和執行程序、處理采集回來的圖像數據、以及作出“通過/失敗(PASS/FAIL)”決定。
機器視覺有多種形式(C語言庫、ActiveX控件、點擊編程環境等等)，可以是單一功能(例如設計只用來檢測LCD或BGA、對齊任務等等)，也可以是多功能(例如設計一個套件，包含計量、條形碼閱讀、機器人導航、現場驗證等等)。
7、數字I/O和網絡連接
一旦系統完成這個檢測部分，這部分必須能與外界通信，例如需要控制生產流程、將“通過/失敗(PASS/FAIL)”的信息送給數據庫。通常，使用一張數字I/O板卡和(或)一張網卡來實現機器視覺系統與外界系統和數據庫的通信。
配置一個基于PC的機器視覺系統認真的計劃和注意細節能幫助你確保你的檢測系統符合你的應用需求。如下是你必需考慮的幾點：
確定你的目標,這可能是最重要的一步決定在這個檢測任務中你需要實現什么，檢測任務通常分為如下幾類：
1）測量或計量
2）讀取字符或編碼(條形碼)信息
3)檢測物體的狀態
4)認知和識別特殊的特性模式識別
5)將物體與模板進行對比或匹配
為機器或機器人導航檢測流程可以包含只有一個操作或包含多個與檢測任務相關的任務。
為了確認你的任務，首先你應該明確為了最大限度檢測部件你需要做的測試，也就是你能考慮到會出現的缺陷。
為了明確什么哪個才是最重要的，最好做一張評估表，列出“必須做”和“可以做”的測試。一旦主要的對測試標準滿意，隨后可以將更多的測試加進去來改善檢測過程，一定要記住，添加測試的同時也會增加檢測的時間。
展開 工業自動化、機器視覺、機器人、激光、數控機床與金屬加工、測試測量、新一代信息技術與應用、工業互聯網、CMM電子制造自動化
活動主題緊扣行業前沿趨勢，聚焦智能制造、AI 人工智能、工業自動化、機器人、機器視覺等熱門領域，深度探討行業發展方向與創新路徑；其中包括：
※ 2026華南國際機器視覺展暨CSIG工業視覺大模型與智能檢測前沿論壇
※ 智見未來，AI賦能下的機器視覺引領工業4.0新時代
※ 加碼AI，革新制造——AI 深度賦能制造業高質量發展論壇
※ 灣區智慧物流+智創新工業暨2026華南智慧物流項目路演發布會
※ 2026華南國際工業博覽會&海智在線采供對接會
※ 精益數智化工廠規劃專場沙龍
--------等二十多場專業現場活動。
展開 
一文帶你了解機器人是如何通過視覺實現目標跟蹤的！
Abstract：視覺跟蹤技術是計算機視覺領域（人工智能分支）的一個重要課題，有著重要的研究意義。在軍事制導、視頻監控、機器人視覺導航、人機交互、以及醫療診斷等許多方面有著廣泛的應用前景。隨著研究人員不斷地深入研究，視覺目標跟蹤在近十幾年里有了突破性的進展，使得視覺跟蹤算法不僅僅局限于傳統的機器學習方法，更是結合了近些年人工智能熱潮—深度學習（神經網絡）和相關濾波器等方法。本文主要介紹以下幾點：什么是視覺目標跟蹤（單目標跟蹤）、單目標跟蹤的基本結構（框架），目標跟蹤存在的挑戰，目標跟蹤經典相關方法及研究趨勢等。
01 單目標跟蹤任務簡介
目標跟蹤是計算機視覺領域的一個重要問題，目前廣泛應用在體育賽事轉播、安防監控和無人機、無人車、機器人等領域。下面是一些應用的例子。
車輛跟蹤
足球比賽
田徑比賽
視覺目標（單目標）跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測、提取、識別和跟蹤，獲得運動目標的運動參數，如位置、速度、加速度和運動軌跡等，從而進行下一步的處理與分析，實現對運動目標的行為理解，以完成更高一級的檢測任務。
其具體任務即根據所跟蹤的視頻序列給定初始幀（第一幀）的目標狀態（位置、尺度），預測后續幀中該目標狀態。
展開 激光導航和視覺導航掃地機器人誰更好?
越來越多家庭為了省心省力選擇購入掃地機器人，市面上的掃地機器人有的依靠激光雷達導航，有的則依靠視覺導航，那么這兩種掃地機器人哪個更出色呢？目前，科沃斯推出激光雷達導航掃地機器人地寶ND55，Neato推出Botvac D系列，不少智能掃地機器人品牌推出搭載激光導航技術的產品，價格比普通掃地機器人高出不少。與此同時，采用視覺導航技術的掃地機器人品牌也不在少數，比如iRobot、ILIFE智意等。那么，激光導航和視覺導航和掃地機器人，哪個更好？
激光導航：價格昂貴 技術有待沉淀
激光導航看似“高大上”，但其基本原理其實與激光測距相同，即機器通過測量激光從發出到接收的時間計算出自身距離前方障礙物的距離。只不過激光測距測量1次即可，而激光導航則是需要進行更多點位的測距，以此標定機器自身位置，就像在一個三維坐標內標定一個點需要三個坐標一樣，激光導航也需要進行多點測距，甚至是每秒若干次的360度連續掃描，一次記錄機器在空間內的運動路徑。借助激光導航技術及內置計算芯片，智能掃地機器人能夠繪制精確的空間內部圖景，應對家庭各種地形環境。
雖然科沃斯等掃地機器人品牌在激光導航掃地機器人領域的試水，但就目前掃地機器人市場現狀來看，搭載了激光導航功能的產品總體而言并不多，且搭載激光導航技術的掃地機器人產品只不過是其眾多產品系列之一。激光導航技術并不成熟，激光導航系統的基本原理是發射光束，然后再彈回來，以此測繪出機器人和目標地點的距離，繪制一張地圖。這個地圖是非?；A的，非常二維的圖像。因此，真正的激光導航掃地機器人市場爆發可能還需要1~2年的技術沉淀和市場孕育。
視覺導航：價格合理 技術成熟
科學研究統計表明，人類從外界獲得信息量約有75%來自視覺，視覺系統是機器人與人類感知環境最接近的探測方式。
展開 以色列研發出全自主類蝙蝠機器人，可依靠聲吶系統感知并導航
以色列特拉維夫大學日前表示，受蝙蝠啟發，研究人員開發了一種完全自主的地形機器人，它能像蝙蝠一樣發出聲音并分析回聲，以識別、繪制和避開戶外障礙物。研究人員認為，聲音導航在未來機器人的應用方面擁有巨大潛力。
這款名為Robat的地形機器人由特拉維夫大學研究生伊塔馬爾·埃利亞金與動物學、神經科學和工程領域的研究人員共同開發，團隊有人研究蝙蝠生物聲吶長達10多年。他們表示，機器人面臨的最具挑戰性的任務之一是如何生成未知環境的地圖，并在該環境中導航。
自然界蝙蝠通過生物聲吶系統感知周圍環境。受其啟發，研究人員研發的Robat機器人完全依賴于類似蝙蝠的聲音導航系統，可在新的環境定位自己并對其進行映射。他們借助仿生學，用超聲波揚聲器或發射器創建發音“嘴”，用兩個超聲波接收器創建收音“耳”，發音“嘴”以穩定的頻率向四周發出聲波并用“耳”聽回聲，讓在戶外環境活動的Robat獲得周圍實時映射圖像。
從行動能力上講，Robat比真正的蝙蝠慢得多，它每行半米停下30秒以獲得回聲。
研究人員認為，Robat是首個完全自主的、生物學上類似蝙蝠的行走機器人，它在新環境中移動時，僅根據回波信息便可獲得周圍環境影像，有助于描繪物體的邊界和它們之間的開放空間。
這項成果在未來機器人的應用方面擁有巨大潛力。任何需要在其所處環境中導航的機器人，均有望從Robat項目基于回聲的導航算法中受益，包括服務機器人，如在起居室中自動導航的吸塵器、溫室中工作的農業機器人，以及在地震廢墟中搜尋的救援機器人。
總編輯圈點
提到導航，大家腦袋中出現的第一應用場景，就是車輛所使用的定位導航系統。衛星導航系統采用的是無線電測距方式，因光速非常快，所以反應速度也非常及時，發展已相當成熟。
展開 Adams 仿真有助于驗證名為“隱性機器人模型”的概念，可用于提高視覺伺服精度
案例概述
絕大多數機器人是通過使用測量關節旋轉的編碼器來控制的。即便使用了超高精度的編碼器，機器人移動到絕對 XYZ 位置以及 ABC 方位的能力仍然受撓度、熱膨脹及制造變化的限制。某些應用（例如放置磁盤驅動器的讀出磁頭）需要極高的定位精度，只能由價格高昂的專用機器人來完成。視覺伺服技術可以解決這一難題，它通過視覺系統獲取圖像，可確定機器人末端執行器和目標的相對位置。機器人控制器可生成運動指令，讓末端執行器朝目標方向移動。視覺系統獲取新的圖像，然后由機器人控制器相應地更新其運動指令。這一過程反復進行，直至視覺系統確定機器人的末端執行器已到達預定位置。視覺伺服可達到數微米的放置精度，無需使用極其昂貴的機器人。
如果既不能將視覺系統安裝在末端執行器上，也無法獲取末端執行器的圖像，應用就會變得復雜。例如，金屬切削工具的末端執行器通常埋在工件中，并有可能被切屑和冷卻劑進一步遮蔽。對于這類應用，可采用替代方式來獲取機器人腿部的圖像，并利用這些圖像來控制末端執行器的位置。IRCCyN 的研究人員開發了一種視覺伺服系統，可根據對并聯機器人腿部的觀測情況來控制并聯機器人。并聯機器人由若干個并列組裝的支腿組成，并將機器人底座與末端執行器相連。它采用幾個線性或旋轉作動器，各個作動器之間的位置相互獨立，以支持末端執行器。與之相反，串聯機器人設計有一系列由電機作動關節相連的鏈環?？蓪⑦@種方式應用到數種型號的并聯機器人上，例如 Adept Quattro 以及同一產品系列的其他機器人。
挑戰
但在某些情況下，當機器人的支腿按預期方式移動時，末端執行器不會終止于預期的位置。顯然，這一行為是由視覺系統的觀測結果與現實世界之間的映射造成的，但此時無法了解映射的屬性，也沒有能夠分析這種關聯性的工具。
展開 人工智能賦能無人系統
類腦芯片實現人工智能算法實體化 數據、算法和算力是人工智能發展的3駕馬車，大量傳感器的引入為無人系統帶來了海量的數據，人工智能技術提升了無人系統感知與行動能力，而類腦芯片作為終端實現人工智能算法的載體，已成為人工智能技術創新的重要基礎。無人系統的信息處理單元架構正按照大腦結構仿生學的指引，朝著“存算一體”類腦芯片的方向發展。而在“存算一體”類腦芯片底層，非易失性核心器件也正逐步替代易失性核心器件，以便于更好地執行復雜人工智能計算功能。
人工智能為無人系統賦能，未來在人工智能從感知智能向認知智能演進、人機協同混合智能提升無人系統自主性、機器學習微型化推動 AI 與無人系統加速融合方面具有更為廣闊的前景和更多的發展機遇。隨著科學研究的不斷深入，人工智能驅動的無人系統設備將大規模普及，并走進我們的生活。
王耀南，中國工程院院士，機器人與智能控制專家。湖南大學教授、機器人視覺感知與控制技術國家工程實驗室主任。中國自動化學會會士、中國計算機學會會士、中國人工智能學會監事、教育部科技委能源與交通學部委員、湖南省自動化學會理事長等。國家863智能機器人主題專家 , 國家“百千萬人才工程”入選者，德國洪堡優秀學者，全國高等學校優秀骨干教師，全國五一勞動獎章 , 全國先進工作者，第二屆全國創新爭先獎。
展開 收藏！嵌入式AI創新峰會萬字干貨，16位大咖演講精華
在掃地機器人領域，近兩年市場發展速度非常快，其中多傳感器融合是產品發展的重要趨勢，例如激光+視覺+ToF感知技術的融合。
在智能電視領域，盡管近幾年電視市場規模已經飽和，但市場需求已開始發生變化，結合攝像頭開發應用的智能電視滲透率正逐年增加，智能交互功能將會成為主流。
整體來看，王叢提到了當下智能家居行業發展的本質。一是消費者開始擁抱智能化，愿意為附加值買單；二是在所有產品品類中，人機交互是多類產品的共通性需求，存在標準化的可能性。
但王叢認為，整個市場仍存在技術和生態兩個層面的痛點。尤其在生態層面，目前OEM還需要更多元的AI算法生態配合，而應用方也希望有標準化的硬件土壤來適配。
“針對這些行業痛點，地平線將提供更多相應的解決方案，在人機交互和算法方面做提前性的預研?！蓖鯀舱f，作為供應商，地平線會進一步將芯片做好，把探索AI的價值做大。同時，也將更加開放地和更多合作伙伴一起把生態做大。
2、機器人進入生活生產，AI+多傳感器成新突破口
看完智能家居大佬分享，在峰會第三大板塊——移動機器人領域，來自極智嘉、360人工智能研究院、迦智科技的大牛帶來了在物流機器人、掃地機器人等領域的嵌入式AI技術落地應用及經驗。
（1）極智嘉：深耕行業場景，克服物流機器人的視覺感知技術挑戰
在機器人應用專場，極智嘉研發總監陳超帶來了題為《物流機器人視覺感知技術的挑戰與創新》的開場演講。
▲極智嘉研發總監陳超
物流行業是一個巨大市場，但行業長期面臨用人難、市場需求變化快等痛點。物流機器人在這樣的背景下應運而生，目前已經演化出智能分揀、智能搬運、智能叉車、智能倉儲等多場景的產品形態，并在眾多實際場景中落地。
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