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工业机器人的视觉发展


随着深度学习和机器学习的发展,机器人已经走出实验室,越来越多的应用于各行各业,其中,仓储物流和工业化领域的工业机器人就有许多适合机器人作业的场景环境。

工业机器人的视觉发展

人眼的一大能力是除了看到物体之外,还可以得到物体的深度信息,从而可以从更高维度实现定位识别。在工业自动化和仓储物流等对自动化有较高需求的产业领域,3D 视觉、人工智能工业机器人的结合而成的“3D机器人视觉”正逐渐成为一种趋势,3D 机器人视觉让工业机器人等自动化装置能以更高精度、更快速度执行更复杂的工作,是产业自动化升级乃至将自动化技术推向更多产业领域必不可少的一环。

然而,你了解各种形态的机器人背后所用到的具体 AI 技术吗?是否所有的机器人都有必要用到深度学习和机器学习技术才能达到最好的效果?

说到3D机器人视觉,我们得先从 3D 成像讲起。3D 视觉成像按成像原理,可以大概归纳为三类:飞行时间原理、通过光线的时间差恢复深度,以及三角测量原理。在机器视觉领域,运用最广泛的是测距原理,并衍生出很多 3D 传感器、双目多目、线结构光、相移结构光、散斑结构光,还有散斑编码原理、多光谱共焦原理、光度测量、干度测量方法。

飞行时间原理是基于一个光线的发射器调制出的激光,通过物品本身的反射算出与物体之间的距离,但它有一个缺点,即因为它是通过光线速度传播的时间差来测量深度的,所以在深度差距 1 毫米时,光线差距可以算出来,但对于一个对高频电路设计有很高要求的电子器件来说,这个技术门槛限制了它的精度,只能做到亚厘米级精度。

这两年,3D机器人视觉发展迅速,能够达到更高的精度,虽然目前还未广泛应用于消费级或工业级产品上,还处于产品研发阶段,但相信用不了多久,就可以更好地造福人类。