施努卡:視覺定位案例 視覺定位算法
如今,我們的身邊已然充斥著各種類型的機器人,在制造、運輸、生活等各領(lǐng)域起著非常重要的作用。比如機器人代步車,掃地機器人等。而讓這些機器人擁有一雙“智慧”雙眼的正是機器視覺技術(shù),得益于機器人產(chǎn)業(yè)的規(guī)劃發(fā)展,機器視覺技術(shù)的應(yīng)用就有非常廣闊的空間。
機器視覺的定義 機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺基于仿生的角度發(fā)展而來,比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集,并在獲取之后由圖像處理系統(tǒng)進行圖像處理和識別。
機器視覺主要分為三類:
單目視覺技術(shù),即安裝單個攝像機進行圖像采集,一般只能獲取到二維圖像。單目視覺廣泛應(yīng)用于智能機器人領(lǐng)域。然而,由于該技術(shù)受限于較低圖像精度以及數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的問題,因此需要和超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。
雙目視覺技術(shù),是一種模擬人類雙眼處理環(huán)境信息的方式,通過兩個攝像機從外界采集一副或者多幅不同視角的圖像,從而建立被測物體的三維坐標(biāo)。雙目視覺技術(shù)大致分為機械臂視覺控制、移動機器人視覺控制、無人機無人船視覺控制等方向。
多目視覺技術(shù),是指采用了多個攝像機以減少盲區(qū),降低錯誤檢測的機率。該技術(shù)主要用于物體的運動測量工作。在機械臂手眼協(xié)調(diào)方面,多目視覺技術(shù)能夠克服物體捕捉的盲區(qū),使機械臂進行抓取更加有效。在工業(yè)機器人進行裝配領(lǐng)域,多目視覺也能夠精確識別和定位被測物體,進而提高裝配機器人的智能程度和定位精度。
機器視覺的應(yīng)用
機器視覺的應(yīng)用主要有檢測和機器人視覺兩個方面:
⒈ 檢測:又可分為高精度定量檢測(例如顯微照片的細(xì)胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量)和不用量器的定性或半定量檢測(例如產(chǎn)品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測)。
⒉機器人視覺:用于指引機器人在大范圍內(nèi)的操作和行動,如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設(shè)備上(即料斗揀取問題)。至于小范圍內(nèi)的操作和行動,還需要借助于觸覺傳感技術(shù)。
此外還有自動光學(xué)檢查,人臉識別,無人駕駛汽車,產(chǎn)品質(zhì)量等級分類,印刷品質(zhì)量自動化檢測,文字識別,紋理識別,追蹤定位。機器視覺技術(shù)的應(yīng)用取代了人工分揀快遞,大大提高了效率。除此之外,機器視覺技術(shù)還可以讓機械手臂擁有3D視覺能力,依靠視覺導(dǎo)引、定位,夾取產(chǎn)品。并且在汽車制造、醫(yī)療等領(lǐng)域也使用機器視覺系統(tǒng)進行測量和檢測。
隨著工業(yè)4.0時代的到來,機器視覺在智能制造業(yè)領(lǐng)域的作用越來越重要,機器視覺技術(shù)是如何工作的、它為什么是實現(xiàn)流程自動化和質(zhì)量改進的正確選擇等。
機器視覺技術(shù),是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計算機科學(xué)、圖像處理、模式識別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并加以理解,最終用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術(shù)最大的特點是速度快、信息量大、功能多。