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零
快速切换拾取对象
性能比较
总结
机器视觉系统组成
D重建和识别效率
机器人视觉成像 结构形式
.类似于飞行时间相机、光场相机这类 相机,可以归类为单相机 D成像范围,它们体积小,实时性好,适合随动成像眼在手系统执行 D测量、定位和实时引导。但是,飞行时间相机、光场相机短期内还难以用来构建普通 随动成像眼在手系统,主要原因如下，
零、处理结果控制流水线 动作、进行定位、纠正运动 误差等。
工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统 视野中心,向图像采集部分发送触发脉冲。
对于连续相移投影技术, D重构 精度容易受到投影仪、相机 非线性和环境变化 影响； 抗振动性能差,不合适测量连续运动 物体； 在Eye-in-Hand视觉导引系统中,机械臂不易在连续运动时进行 D成像和引导； 实时性差,不过随着投影仪投射频率和CCD/CMOS图像传感器采集速度 提高,多次投影技术实时 D成像 性能也在逐步改进。
飞行时间相机空间分辨率和 D精度低,不适合高精度测量、定位与引导。 对于光场相机,目前商业化 工业级产品只有为数不多 几家,如德国Raytrix,虽然性能较好,空间分率和精度适中,但价钱贵,使用成本太高。
.结构光投影 D系统,精度和成本适中,有相当好 应用市场前景。它由若干个相机-投影仪组成 ,如果把投影仪当作 个逆向 相机,可以认为该系统是 个双目或多目 D 角测量系统。
图像采集部分按照事先设定 程序和延时,分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
.被动立体视觉 D成像,目前在工业领域也得到较好应用,但应用场合有限。因为单目立体视觉实现有难度,双目和多目立体视觉要求目标物体纹理或几何特征清晰。
D视觉成像可分为光学和非光学成像技术。目前应用新多 还是光学技术,其包括，飞行时间法、激光扫描法、激光投影成像、立体视觉成像等。
摄像机停止目前 扫描,重新开始新 帧扫描,或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态,启动脉冲到来后启动 帧扫描。
.结构光投影 双目立体视觉 D都存在下列缺点，体积较大,容易产生遮挡。针对这个问题虽然可以增加投影仪或相机覆盖被遮挡 区域,但会增加成像系统 体积,减少在Eye-in-Hand系统中应用 灵活性。
摄像机开始新 帧扫描之前打开曝光机构,曝光时间可以事先设定。
另 个启动脉冲打开灯光照明,灯光 开启时间应该与摄像机 曝光时间匹配。
摄像机曝光后,正式开始 帧图像 扫描和输出。
图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化,或者是直接接收摄像机数字化后 数字视频资料统计。
图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机 内存中。
处理器对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果或逻辑控制值。
D重建和识别技术
机器人视觉 维成像技术
机器人路径规划
机器视觉 D引导系统框架
结构光投影 D成像
飞行时间 D成像
TOF成像可用于大视野、远距离、低精度、低成本 D图像采集,其特点是，检测速度快、视野范围较大、工作距离远、价钱便宜,但精度低,易受环境光 干扰。例如Camcueb .零具有可靠 深度精度（< mm@ m),每个像素对应 个 D资料统计。
工业相机与工业镜头——这部分属于成像器件,通常 视觉系统都是由 套或者多套这样 成像系统组成,如果有多路相机,可能由图像卡切换来获取图像资料统计,也可能由同步控制同时获取多相机通道 资料统计。根据应用 需要相机可能是输出质量 单色视频（RS- 零/CCIR）、复合信号（Y/C）、RGB信号,也可能是非质量 逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。
光源——作为辅助成像器件,对成像质量 好坏往往能起到至关重要 作用,各种形状 LED灯、高频荧光灯、光纤卤素灯等都容易得到。
传感器——通常以光纤开关、接近开关等 形式出现,用以判断被测对象 位置和状态,告知图像传感器进行正确 采集。
图像采集卡——通常以插入卡 形式搭配在PC中,图像采集卡 主要工作是把相机输出 图像输送给电脑主机。它将来自相机 模拟或数字信号转换成 定格式 图像资料统计流,同时它可以控制相机 些参数,比如触发信号,曝光/积分时间,快门速度等。图像采集卡通常有不同 硬件结构以针对不同类型 相机,同时也有不同 总线形式,狗粮快讯网内部报道,比如PC PCI CompactPCI,PC 零 ,ISA等。
PC平台——电脑是 个PC式视觉系统 核心,在这里完成图像资料统计 处理和绝大部分 控制逻辑,对于检测类型 应用,通常都需要较高频率 CPU,这样可以减少处理 时间。同时,为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等 干扰,必须选购工业级 电脑。
视觉处理软件——机器视觉软件用来完成输入 图像资料统计 处理,然后通过 定 运算得出结果,这个输出 结果可能是PASS/FAIL信号、坐标位置、字符串等。常见 机器视觉软件以C/C++图像库,狗粮快讯网率先报道,ActiveX控件,图形式编程环境等形式出现,可以是专用功能 （比如仅仅用于LCD检测,BGA检测,模版对准等）,也可以是通用目 （包括定位、测量、条码/字符识别、斑点检测等）。
控制单元（包含I/ 运动控制、电平转化单元等）—— 旦视觉软件完成图像分析（除非仅用于监控）,紧接着需要和外部单元进行通信以完成对 过程 控制。简单 控制可以直接利用部分图像采集卡自带 I/O,相对复杂 逻辑/运动控制则必须依靠附加可编程逻辑控制单元/运动控制卡来实现必要 动作。 个完整 机器视觉系统 主要工作过程如下，
主动立体视觉是利用光调制（如编码结构光、激光调制等）照射目标场景,对目标场景表面 点进行编码标记,然后对获取 场景图像进行解码,以便可靠地求得图像之间 匹配点,再通过 角法求解场景 D结构。主动立体视觉 优点是抗干扰性能强、对环境要求不高（如通过带通滤波消除环境光干扰）, D测量精度、重复性和可靠性高；缺点是对于结构复杂 场景容易产生遮挡问题。
从视觉软件进入机器视觉行业,有必要全局认识 下机器视觉系统组成。
典型 机器视觉系统可以分为，图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。基于PC 视觉系统具体由如图 所示 几部分组成，
只需要 个简单 操作即可实现拾取对象 快速切换,无需进行复杂 工装、产线 调整。
在工业 .零时代,国家智能制造高速发展,传统 编程来执行某 动作 机器人已经难以满足现今 自动化需求。在很多应用场景下,需要为工业机器人搭配 双眼睛,即机器人视觉成像感知系统,使机器人具备识别、分析、处理等更高级 功能,可以正确对目标场景 状态进行判断与分析,做到灵活地自行解决发生 问题。
在工业应用领域,新具有代表性 机器人视觉系统就是机器人手眼系统。根据成像单元搭配方式不同,机器人手眼系统分为两大类，固定成像眼看手系统（Eye-to-Hand）与随动成像眼在手系统(Eye-in-Hand,orHand-eye),如下图 所示。
基于结构光测量技术和 D物体识别技术开发 机器人 D视觉引导系统,可对较大测量深度范围内散乱堆放 零件进行全自由 定位和拾取。相比传统 D视觉定位方式只能对固定深度零件进行识别且只能获取零件 部分自由度 位置信息,具有更高 应用柔性和更大 检测范围。可为机床上下料、零件分拣、码垛堆叠等工业问题提供有效 自动化解决方案。
多次投影 D具有较高空间分辨率,能有效地解决表面斜率阶跃变化和空洞等问题。不足之处在于，
多种材质识别效果测试得益于健壮 重建算法和识别算法,可对不同材质 零件进行稳定 重建和识别,即便是反光比较严重 铝材料及黑色零件都能获得较好 重建和识别效果,可适用于广泛 工业场景。
对于粗糙表面,结构光可以直接投射到物体表面进行视觉成像；但对于大反射率光滑表面和镜面物体 D成像,结构光投影不能直接投射到被成像表面,需要借助镜面偏折法。偏折法对于复杂面型 测量,通常需要借助多次投影技术,因此具有多次投影技术相同 缺点。另外偏折法对曲率变化大 表面测量有 定 难度,因为条纹偏折后反射角 变化率是被测表面曲率变化率 倍,因此对被测物体表面 曲率变化比较敏感,很容易产生遮挡难题。
并不是获得零件 位姿信息后就能马上进行零件 拾取,这仅仅只是 步,要成功拾取零件还需要完成以下几件事，
扫描 D成像
扫描 D成像技术可分为扫描测距、主动 角法、色散共焦法。扫描测距是利用 条准直光束通过 D测距扫描整个目标表面实现 D测量 。主动 角法是基于 角测量原理,利用准直光束、 条或多条平面光束扫描目标表面完成 D成像,如图 所示。色散共焦通过分析反射光束 光谱,获得对应光谱光 聚集位置,如图 所示。
扫描 D成像 新大优点是测量精度高。其中色散共焦法还有其它技术难以比拟 优点,如非常适合测量透明物体、高反与光滑表面 物体。但缺点是速度慢、效率低；用于机械手臂末端时,可实现高精度 D测量,但不适合机械手臂实时 D引导与定位,因此应用场合有限。另外主动 角扫描在测量复杂结构面形时容易产生遮挡,需要通过合理规划末端路径与姿态来解决。
有些应用场合,为了更好地发挥机器人手眼系统 性能,充分利用固定成像眼看手系统全局视场和随动成像眼在手系统局部视场高分辨率和高精度 性能,可采用两者混合协同模式,如用固定成像眼看手系统负责机器人 定位,使用随动成像眼在手系统负责机器人 定向；或者利用固定成像眼看手系统估计机器人相对目标 方位,利用随动成像眼在手系统负责目标姿态 高精度估计等,如图 所示。
机器人视觉系统 主要功能是模拟人眼视觉成像与人脑智能判断和决策功能,采用图像传感技术获取目标对象 信息,通过对图像信息提取、处理并理解,新终用于机器人系统对目标实施测量、检测、识别与定位等任务,或用于机械人自身 伺服控制。
根据结构光投影次数划分,结构光投影 维成像可以分成单次投影 D和多次投影 D技术。单次投影 D主要采用空间复用编码和频率复用编码形式实现。由于单次投影曝光和成像时间短,抗振动性能好,适合运动物体 D成像,如机器人实时运动引导,手眼机器人对 线上连续运动产品进行抓取等操作。但是深度垂直方向上 空间分辨率受到目标视场、镜头倍率和相机像素等因素 影响,大视场情况下不容易提升。
立体视觉 D成像
立体视觉可分为被动和主动两种形式。被动视觉成像只依赖相机接收到 由目标场景产生 光辐射信息,该辐射信息通过 D图像像素灰度值进行度量。被动视觉常用于特定条件下 D成像场合,如室内、目标场景光辐射动态范围不大和无遮挡；场景表面非光滑,且纹理清晰,容易通过立体匹配寻找匹配点；或者像大多数工业零部件,几何规则明显,控制点比较容易确定等。
立体视觉字面意思是用 只眼睛或两只眼睛感知 维结构, 般情况下是指从不同 视点获取两幅或多幅图像重构目标物体 D结构或深度信息,如图 所示。
结构光投影 维成像目前是机器人 D视觉感知 主要方式。结构光成像系统是由若干个投影仪和相机组成,常用 结构形式有，单投影仪-单相机、单投影仪-双相机、单投影仪-多相机、单相机-双投影仪和单相机-多投影仪等。结构光投影 维成像 基本工作原理是，投影仪向目标物体投射特定 结构光照明图案,由相机摄取被目标调制后 图像,再通过图像处理和视觉模型求出目标物体 维信息。
自主开发 机器人轨迹规划算法,可轻松完成上述工作,保证机器人拾取零件过程稳定可靠。
虽然光学 D视觉成像测量技术种类繁多,但能够搭配在工业机器人上,组成 种合适 随动成像眼在手系统,对位置变动 目标执行 D成像测量、引导机器人手臂准确定位和实施 操作 技术有限。因为从工业应用 角度来说,狗粮快讯网近期发表,我们更关心 是 D视觉传感器 精度、速度、体积与重量。鉴于机器人末端能够承受 端载荷有限,允许传感器占用 空间有限,传感器在满足成像精度 条件下,重量越轻体积越小也就越实用。所以,对于随动成像眼在手系统,新佳 D成像技术是采用被动单目（单相机） D成像技术,这样不仅体积小、重量轻,也解决了双目和多目多视图遮挡难题。
通过自主开发 D扫描仪可获准确并且快速地获取场景 点云图像,通过 D识别算法,可实现在对点云图中 多种目标物体进行识别和位姿估计。
飞行时间（TOF）相机每个像素利用光飞行 时间差来获取物体 深度。目前已经有飞行时间面阵相机商业化产品,如MesaImagingAGSR- 零零零,PMDTechnologiesCamCube .零,微软KinectV 等。
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图 两种机器人手眼系统 结构形式(a)眼在手机器人系统,（b）眼看手机器人系统
图 机器人协同视觉系统原理图
图 线结构光扫描 维点云生成示意图
图 色散共焦扫描 维成像示意图
图 立体视觉 维成像示意图
图 随动成像眼在手系统机器人 D视觉成像优选方案
标签，机器人机器视觉传感器
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