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機器視覺—人工智能的前沿

發(fā)布時間:2017/12/8 11:59:25    來源:    作者:    關注:3441

       40年前,工業(yè)機器人的橫空出世,帶給人類更多自由與可能。今天,工業(yè)機器人正以迅猛的速度替代人工,從事繁重及枯燥的工作,并且向著更智能的方向在發(fā)展,而服務機器人,將是下一個風口。

       服務機器人發(fā)展空間很大,但要想發(fā)展服務機器人,就要讓機器人獲得人的能力,首先就是視覺。

       視覺對人很重要,人類獲得訊息90%以上是依靠眼睛,而我們就來看看人工智能的前沿——機器視覺。  



(視頻36秒處機器人機械臂上安裝的是電永磁鐵來吸附的)


技術的演進與創(chuàng)新,推動制造業(yè)的變革與進步

       智能化、仿生化是工業(yè)機器人的最高階段,隨著材料、控制等技術不斷發(fā)展,實驗室產品越來越多的產品化,逐步應用於各個場合。

       伴隨物聯(lián)網的發(fā)展,多傳感器、分布式控制的精密型工業(yè)機器人將會越來越多,逐步滲透制造業(yè)的方方面面,并且由制造實施型向服務型轉化。

       具有觸覺、力覺或視覺的工業(yè)機器人,能在較為復雜的環(huán)境下工作;如具有識別功能或更進一步增加自適應、自學習功能,即成為智能型工業(yè)機器人。

       機器人視覺,作為AI(人工智能)一個快速增長的分支,目的是能夠給機器人與我們自己相當的視覺,在過去幾年中,由于研究人員運用專門的神經網絡,以幫助機器人識別和理解來自現實世界的圖像,機器人視覺已經取得了巨大的進步。




機器人視覺猶如人的雙眼

機器人有了視覺系統(tǒng)的配合,猶如人有了一雙明亮的眼睛,能實現在工件位置不準確工況下的自動化生產。

機器人視覺包括以下幾種:


2D相機

2D相機是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號


傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)

得到被攝目標的形態(tài)信息


根據像素分布和亮度、顏色等信息

轉變成數字化信號


圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征


根據判別的結果通過數字變量信息傳輸給機器人

讓機器人根據新的產品信息進行工作

目前2D相機廣泛應用于機器人搬運,裝配等工作。



線激光

線激光是使用激光三角測量原理, 對不同被測物體表面進行二維輪廓掃描。

激光束被一組特定透鏡放大用以形成一條靜態(tài)激光線

投射到被測物表面上


高品質的光學系統(tǒng)將該激光線的漫反射光

投射到高度敏感的傳感器感光矩陣上


除了傳感器到被測物體的距離信息(Z軸)

控制器還可以通過這組圖像來計算沿激光線(x軸)上的位置


傳感器最終輸出一組二維坐標值

坐標系的原點與傳感器本身相對固定


通過移動被測物體或傳感器

便可得出三維測量結果

目前線激光廣泛應用于

弧焊或激光焊的焊縫掃描、車身在線測量等。




3D攝影測量

3D攝影測量通過軟件處理采集好的照片來得到待測點的三維坐標


這些照片是用一個高精度的專業(yè)相機

通過在不同的位置和方向

對同一物體進行拍攝所獲取的


軟件會自動處理這些照片

通過圖像匹配等處理及相關數學計算后

得到待測點精確的三維坐標


處理完畢

被測對象的三維數據將會進入到坐標系統(tǒng)中

就好像以前測量過或者處理過一樣


如果需要的話

測量軟件還內置了分析工具

三維數據可以被輸出

這些被測量的物體一般是事先手動貼上回光反射標志

或者是通過投點器投射上點

或者是探測棒上的點。


三維成像

       基于結構光的三維成像,實際上是三維參數的測量與重現,需要投射結構光到被測物體上,通過結構光的變形(或者飛行時間等)來確定被測物的尺寸參數。

最常用光柵投影技術的其主要原理是

通過計算機編程產生正弦條紋


將該正弦條紋通過投影設備投影至被測物


利用CCD相機拍攝條紋受物體調制的彎曲程度


解調該彎曲條紋得到相位


再將相位轉化為全場的高度


例如ABB的協(xié)作機器人Yumi已可以安裝在AGV上行走并完成設定的工作,如果加上結構光視覺,結合物聯(lián)網及數字化完成自主工作已不遙遠。

       隨著連續(xù)采用這些技術,如神經網絡和專用機器視覺硬件,我們正在迅速縮小人類和機器視覺之間的差距。

       在將來的某一天,我們甚至開始看到機器人的視覺能力,可能會超越我們自己,使它們能夠完成許多復雜的任務,并且我們的社會將會完全自主運作。




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