什么是“机器视觉”机器人视觉系统#机器换人#3
发表时间：2023-08-03 11:05
机器人视觉系统#机器换人# 智能机器人的控制流程由环境感知、控制决策和执行机构三个部分组成，而智能机器人的视觉系统则由硬件和软件两部分组成。
硬件 机器人视觉系统可以分为通用型机器人视觉系统和嵌入式机器人视觉系统两种类型。通用型机器人视觉系统由上位机、图像采集卡、CCD等共同组成，其主要优点是使用方便、通用性好，而主要缺点则是处理速度较低、功耗较大。采用FPGA和DSP技术嵌入式机器人视觉系统和智能相机具有高性能、低功耗的特点，集视觉信息采集与处理功能为一体（可以多路），部分产品具有比较丰富的函数库，并可以支持二次开发，高性能产品可以较好地满足服务机器人对实时性的要求。
机器视觉系统 激光传感器也可以认为是一种特殊的机器人视觉系统，它可以通过检测机器人与环境中其它物体的距离进行环境感知，其优点是检测精度高、覆盖范围大（几米到200米）、受环境影响较小；而缺点则是能够提供的信息量较小，不能提供颜色、纹理等信息，功耗较大，成本较高。 算法与软件 机器人视觉系统的基本任务是通过对视觉信息进行处理来实现目标的检测和识别。 视觉信息处理分为图像预处理和特征提取两个阶段。其中，图像预处理是对视觉传感器得到的图像信息进行处理，去掉各种噪声的影响，使其更有利于从中得到必要的环境信息；而特征提取阶段则是根据目标识别任务的需要，从图像信息中提取必要的特征。
目标的检测和识别任务需要通过各种模式识别算法实现。主要的模式识别方法包括：统计学方法、神经网络方法、深度学习，等等。在完成不同的目标检测和识别任务时，需要根据任务的特点正确选择图像特征和模式识别算法，才能够得到理想的处理结果。 高性能嵌入式视觉系统 移动机器人视觉系统的技术瓶颈是视觉信息处理速度与功耗之间的矛盾。高性能视觉处理系统通常功耗较大，难以满足自主移动机器人的要求。 为了解决上述矛盾，可以采用在嵌入式视觉系统中同时使用FPGA和DSP的技术方案，充分发挥二者的优点。利用FPGA完成需要大量计算的底层处理算法，可以大大提高处理速度；而利用DSP对FPGA的处理结果进行进一步处理，则可以实现各种复杂算法，增加视觉系统的灵活性。
随着视觉技术的不断发展，未来将会出现多种面向特定任务的专用视觉芯片，以满足嵌入式视觉系统的各种需要。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。将机器视觉技术应用于禽蛋品质检测具有人工检测所无法比拟的优势。表面缺陷与大小、形状是蛋品品质的重要特征， 利用机器视觉进行检测不仅可以排除人的主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述,避免了因人而异的检测结果，减小了检测分级误差，提高了生产率和分级精度。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、人机接口技术等。"机器视觉"，
即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。
机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如:印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别 机器视觉是专注于集合机械，光学，电子，软件系统，检查自然物体和材料，人工缺陷和生产制造过程的工程，它是为了检测缺陷和提高质量，操作效率，并保障产品和过程安全。它也用于控制机器。 机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分:光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元(或图像捕获卡)，图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号， 然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。机器视觉是一项综合技术，其中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、人机接口技术等。 机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。 它更强调实时性，要求高速度和高精度。 目前，机器视觉技术已经实现了产品化、实用化，镜头、高速相机、光源、图像软件、图像采集卡、视觉处理器等相关产品功能日益完善。机器视觉领域新技术爆出，通用式三维即时视觉传感技术将为机器视觉再添浓墨重彩的一笔。随着信息技术的发展，为计算机、机器人或其他智能机器赋予人类视觉功能，成为科学家们的奋斗目标。目前，机器视觉技术已经实现了产品化、实用化，镜头、高速相机、光源、图像软件、图像采集卡、视觉处理器等相关产品功能日益完善。机器视觉领域新技术爆出，通用式三维即时视觉传感技术将为机器视觉再添浓墨重彩的一笔。 什么是“机器视觉”与计算机视觉相比，机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，对准确度和处理速度要求都比较高。一般而言，计算机视觉多用来识别“人”，而机器视觉则多用来识别“物”。
具体而言，计算机视觉应用的场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则、规律性不强，有时甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄、性别，深度学习比较适合计算机视觉，对于光线、距离、角度等条件要求较低;而机器视觉场景相对简单固定，在同一应用中识别的类型少，规则且有规律，但对准确度和处理速度要求都比较高，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，处理速度非常关键。一般而言，计算机视觉多用来识别“人”，而机器视觉则多用来识别“物”。
2机器视觉应用广泛 只要是需要对物体进行识别、特征判断和检测，机器视觉就可以大展拳脚。如今，在农业、工业、医学等领域，机器视觉技术因其非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点，得到了广泛应用。近几十年来，视觉系统因其非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点，使机器视觉技术在农业、工业、医学等领域得到了广泛应用。只要是需要对物体进行识别、特征判断和检测，机器视觉就可以大展拳脚，将任务完成得又快又好。
比如在农业生产中，有一部分工作是对农作物或农产品的外观进行判断，如水果品质检测、果实成熟度判别、作物生长状况以及杂草的识别等。这些过去主要依靠人的视觉进行辨别和判断的工作可以由机器视觉技术部分或全部替代，从而实现农业自动化和智能化。例如，来自南京林业大学的黄秀玲团队就设计了一条可以对苹果品质进行动态、实时检测的智能化分级生产线。生产线上，均匀分布的3个摄像头一次性采集苹果表面信息，通过计算机智能控制系统对采集信息进行综合分析，从而对苹果进行分级。不过，也有专家表示，由于农田环境的复杂多变性以及非结构化特性，目前机器视觉在农业生产中的应用尚不成熟，仍需进一步完善。
在工业环境中，机器视觉应用日臻成熟，在提高工业生产灵活性和自动化程度方面发挥重大作用。此外，在危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，用机器视觉来替代人工视觉也提高了作业的安全性。在流水线上通过图像识别技术检查产品外观缺损、标签印刷错误、电路板焊接质量缺陷的图像识别系统就是机器视觉系统应用于工业领域的成功范例。印刷包装、汽车工业、半导体材料、食品生产等，都是机器视觉在工业领域的应用方向。
在勘探采集、有色冶炼等过程中，机器视觉技术也大有可为。选矿是矿产资源加工中的一个重要环节，选矿水平高低直接影响矿物资源回收。近年来,基于机器视觉的矿物表面特征监测技术已引起工业发达国家科研机构的高度关注。资料显示，欧盟联合多家大学和企业，于2000年启动了“基于机器视觉的气泡结构和颜色表征”项目;南非、智利等国家也将机器视觉应用到石墨、铂金属的浮选监控中。在国内，对煤和镍的浮选监控研究也取得了重大进展。 机器视觉技术还可以应用于智能交通、安全防范、医疗设备等方面。在医学领域，机器视觉可以辅助医生进行医学影像的分析，比如X射线透视图、核磁共振图像、CT图像等。在科学研究领域，可以利用机器视觉进行材料分析、生物分析、化学分析和生命科学分析，如血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。3机器视觉方面的国产产品日益崛起近年来，我国机器视觉领域快速发展，通过在某个细分市场推出定制化的系统产品，为细分领域客户解决需求，成为我国机器视觉企业发展的重要方向。在硬件产品上，国内企业也多有突破。
一个典型的机器视觉系统包括光源、镜头、高速相机、图像采集卡和视觉处理器5大部分。国外对机器视觉部件产品和软件的研发已经有数十年的历史。瞄准了机器视觉的广泛应用前景，许多国外厂商纷纷进入这一领域，比如索尼、柯达等CCD图像传感器厂商，工业相机厂商如德国巴斯勒、AVT等，智能相机和视觉传感器厂商如美国康耐视、日本松下等。长期以来，机器视觉原配件和软件算法被这些国外巨头企业垄断，我国主要依靠进口国外整套系统，价格昂贵。近年来，我国机器视觉领域迎来快速发展，发展最快的是系统集成与服务，通过在某个细分市场推出定制化的系统产品，为细分领域客户解决需求，成为我国机器视觉企业发展的重要方向。
与机器视觉领域的其他技术相比，通用式三维即时成像技术**的两个特点是“通用式”和“即时”。上海鼎湘自动化科技有限公司整个测量和识别过程在普通可见光照条件下即可作业，无需任何结构光和辅助手段，也不需要提前对被视物体做任何事先标定和专门处理;图像匹配算法也具有通用性，与被视景物的类型无关，数据的后期处理高度简化，完全是“傻瓜式”操作;“即时”则体现在随时随地的三维测量结果输出，秒级成像，速度非常快。
经过20年的发展，机器视觉已成为一门新兴的综合技术，在社会诸多领域得到广泛应用。可以预见的是，随着新技术、新理论在机器视觉系统中的应用，机器视觉将在国民经济的各个领域发挥更大作用。上海精密自动化装配，上海自动化装配线,非标自动化定制，精密装配制造,自动化装配检测，精密医疗器械自动化组裝，智能制造自动化生产线，上海军工自动化装配， 新能源领域自动化裝配生产线，O型圈装配自动化，自动化装配线,医疗裝配自动化,自动化装配生产线 |
