视觉技术应用

在工业生产线上，人眼在精度和效率上已经不能满足产业升级的要求，对于不可观察的物体和高精度产品只能依靠机器视觉。机器视觉技术已成功应用于工业机器人，成为一项核心技术。

机器人视觉系统首先应用于汽车生产线的整套车身生产机器人。如果没有视觉系统，将需要特殊工具在车身上加工孔，以便机器人能够知道车身的确切位置。视觉相机系统开发后，不再需要这种昂贵的加工工具。机器人能够自动确定车身的确切位置，然后用数学方法计算出四个孔的位置。

采用视觉系统是降低工具成本的好方法。随着机器视觉系统处理能力的提高，处理器和内存的成本不断降低，但可以做更多的工作，不仅要拍摄图像，还要将其与相应的参考模型进行比较。大多数早期的2D视觉图像都是基于这种技术。典型的工业机器视觉应用系统包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机界面技术。

目前，工业生产中应用的视觉技术大致可分为质量控制和辅助生产两大类。其中，质量控制是利用视觉技术代替人工对产品尺寸、外观等进行检测，识别出有缺陷的产品。此类设备已广泛应用于国内外自动化生产线。辅助生产是指利用视觉技术为机器人提供动作执行的依据。目前，基于单目视觉的二维定位技术得到广泛应用。

视觉系统的原理

视觉系统使用计算来识别图像，然后训练机器人识别事物并找到他们需要的东西。图像建立在大量像素数据的基础上，序列中的每个像素都有一个灰度级，然后通过算术技术对数据进行分析。

机器人可以确定图像的拍摄位置，从而识别物体的位置，进而确定其对应的尺寸、形状和质量；它还可以根据图像和算法改变程序，例如，不同大小的部分可以走不同的路径，A部分落在B应该落在哪里。具有视觉系统的机器人最终将能够在任何方向上操纵任何类型的零件。机器人的视觉系统通过图像、距离等传感器获取环境物体的图像、颜色和距离，然后传输到图像处理器，利用计算机理解和构建三维真实模型来自二维图像的世界。

使用附加的摄像系统或遥控摄像头，可以获得物体的快速拍摄图像并找到物体和机器人的相对位置。